基于类内加权的线性判别分析改进算法
吕琳
刘杰
1.91388部队91分队,湛江 5240222.91388部队91分队,湛江 524022
摘要：线性判别分析(LDA)是一种基于统计的特征提取方法,能够较好的提取样本的分类特性,传统的LDA算法认为所有训练样本对分类的贡献是一样的,没有考虑样本类内以及类间的分布关系,针对这个问题,论文提出了类内加权LDA算法,提高算法对边缘类的分类识别能力.
关键词：线性判别分析LDA类内加权Fisher准则特征提取
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 38-40,63 )
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