论文部分内容阅读
鉴于传统的线性判别分析(LDA)算法未考虑数据从高维空间嵌入到低维子空间中样本之间的相似性,导致该算法在处理非高斯分布数据时不能取得较好的效果,为此,本文提出了一种改进的自权值线性判别分析算法。改进的模型通过将样本对之间的距离分布转换为样本点之间的权值以区分样本之间的差异性,使模型考虑数据从高维空间嵌入到低维子空间中隐含的局部流形结构,进而提高模型处理非高斯数据的能力。通过人工合成数据和真实数据对改进的模型进行实验验证,表明改进的自权值算法在一定程度上可以改善传统LDA在处理非高斯数据上的降维性能。