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为解决多模数据的分类问题,局部化思想被引入到判别分析中,称为局部判别分析.该文以人工数据为例深入分析了近年来提出的较为成功的两种局部线性判别分析方法:LFDA(Local Fisher Discriminant Analysis)和MFA(Marginal Fisher Analysis)的不足.为克服这两种方法中没有充分考虑异类样本近邻关系的缺点,文中提出了一种新的局部判别投影方法.该方法采用与LFDA和MFA不同的局部化方法,其基本思想是寻找投影方向使同类近邻样本在投影后尽量紧凑,而异类近邻样本