基于核主成分分析的数据流降维研究

分析了数据流降维算法PCA和KPCA的原理和实现方法。针对在大型数据集上PCA线性降维无法有效实现降维且KPCA的降维效率差,提出了一种新的降维策略GKPCA算法。该算法将数据集先分组,对每一组执行KPCA,然后过滤重新组合数据集,再次应用KPCA算法,达到简化样本空间,降低了时间复杂度和空间复杂度。实验分析表明,GKPCA算法不仅能取得良好的降维效果,而且时间消耗少。     

基于局域主方向重构的适应性非线性维数约减

现有的主要非线性维数约减算法,如SIE和Isomap等,其邻域参数的设定是全局性的。仿真表明,对于局域流形结构差异较大的数据集,全局一致的邻域参数可能无法获得合理的嵌入结果。为此给出基于局域主方向重构的适应性邻域选择算法。算法首先为每个参考点选择一个邻域集,使各邻域集近似处于局域主线性子空间,并计算各邻域集的基向量集;再由基向量集对各邻域点的线性拟合误差判定该邻域点与主线性子空间的偏离程度,删除偏离较大的点。仿真表明,基于局域主方向重构的适应性邻域选择可有效处理局域流形结构差异较大的数据集;且相对于已有的适应性邻域选择算法,可以更好屏蔽靠近参考点的孤立噪声点及较大的空间曲率导致的虚假连通性。     

基于核二维主成分分析算法的步态识别

步态识别是一种新的生物认证技术,它是通过人的行走方式来识别人类身份的方法。为了更加快速有效地对人体步态特征进行提取和识别,采用了基于核二维主成分分析（Kernel two Dimensional Principal Component Analyses,K2DPCA）的方法进行步态特征提取,运用支持向量机（SVM）进行步态识别。根据人体步态下肢摆动距离统计出步态周期,得到步态能量图（GEI）,对生成的GEI采用核二维主成分分析方法进行步态特征向量提取,采用SVM分类器进行分类识别。实验结果表明该方法具有很好的识别效果。     

一种基于逆幂核主成分的维度约减方法

为了提高当前机器学习分类方法的分类性能,提出一种基于逆幂核主成分维度约减方法,并运用该方法对数据进行维度约减,然后利用机器学习方法支持向量机进行分类。实验研究结果显示,对比常用的核函数,即高斯径向基核、多项式核和全变量的情况,基于逆幂核主成分的数据维度约减方法,其分类精度相对更优。     

核函数在主成分分析中的应用

主成分分析在对线性数据进行降维时非常有效,核函数能够将线性不可分的数据映射到高维希尔伯特空间中可能可分。将核函数应用到主成分分析中成为核主成分分析。从核函数的性质、核函数的参数调整、核函数的构造等方面对核主成分分析进行应用与实现,并结合核Fisher判别分析,对样例数据进行核主成分分析,结论表明,效果良好,但执行速度较慢,需要后续改进。     

核函数在主成分分析中的应用

主成分分析在对线性数据进行降维时非常有效,核函数能够将线性不可分的数据映射到高维希尔伯特空间中可能可分。将核函数应用到主成分分析中成为核主成分分析。从核函数的性质、核函数的参数调整、核函数的构造等方面对核主成分分析进行应用与实现,并结合核Fisher判别分析,对样例数据进行核主成分分析,结论表明,效果良好,但执行速度较慢,需要后续改进。     

基于核熵成分分析的数据降维?

针对高维数据的维灾问题,采用核熵成分分析方法降维数据,并与主成分分析及核主成分分析方法进行对比。降维后的数据利用支持向量机算法进行分类,以验证算法有效性。实验结果表明,KECA在较低的维数时仍然能获得较好的分类精度,可以减少后续的处理复杂度和运行时间,适用于机器学习、模式识别等领域。     

基于GHA的核主成分分析及其应用

文中提出了一种将GHA（Generalized Hebbian Algorithm）学习规则应用到核主成分分析的新方法，它结合了核主成分分析和GHA学习规则的优点，既能利用核主成分分析的方法方便地提取数据的非线性特征，又能避免在大样本数据的情况下运算复杂和存储空间大的问题。实验证明了该方法的可行性和高效性。     

基于二维主成分分析的运动目标检测

运动目标检测是计算机视觉研究的重要领域,在视频监控和智能交通等领域应用广泛.本文提出了一种自适应的运动目标检测方法.该方法采用二维主成分分析建立背景模型,通过比较重建图像和原图像的差异来检测运动目标.为了自适应动态变化的复杂背景,该模型由增量算法在线更新.实验结果表明,提出的方法可以在复杂变化的动态背景环境下进行有效的运动目标检测.     

概率核主成分分析及其应用

主成分分析（PCA）、核主成分分析（KPCA）和概率主成分分析（PPCA）是已经取得广泛应用的特征提取方法。提出一种基于概率核主成分分析（PKPCA）的检测液晶屏幕亮点的方法。作为对PPCA的一种非线性扩展,PKPCA在PPCA的基础上引入了核函数方法,因而其捕获模式非线性特征的能力更强。在KPCA和PPCA的基础上推导了PKPCA过程公式,并在检测液晶屏幕亮点的应用中将PKPCA、PPCA、PCA算法进行比较。实验结果表明,PKPCA的检测率和局部信噪比优于其他两者。     

基于距离和径向基核函数的加权KPCA分析

针对利用核主成分分析方法处理非线性问题存在对干扰点的敏感性和特征空间中的主成分缺乏明确的物理意义等缺点,提出了一种改进的模糊KPCA(Improved Fuzzy Kernel Principal Component Analysis,IFKPCA)算法,对每个样本点进行加权处理,并利用基于距离的特征核函数和径向基核函数,把特征空间中的重构误差和输入空间的误差对应起来。用算法对2个无干扰和有干扰的数据集进行了仿真实验。同时,对药物代谢的数据进行主成分提取。结果表明,IFKPCA弱化了干扰点对样本分布的影响,表现出较好的鲁棒性;基于距离的特征核函数对样本分布具有较大的依赖性,而径向基核函数对样本分布具有良好的鲁棒性,对药物代谢的应用结果也进一步表明了IFKPCA的有效性和可行性。     

基于改进结构保持数据降维方法的故障诊断研究

传统基于核主成分分析(Kernel principal component analysis, KPCA)的数据降维方法在提取有效特征信息时只考虑全局结构保持而未考虑样本间的局部近邻结构保持问题, 本文提出一种改进全局结构保持算法的特征提取与降维方法.改进的特征提取与降维方法将流形学习中核局部保持投影(Kernel locality preserving projection, KLPP)的思想融入核主成分分析的目标函数中, 使样本投影后的特征空间不仅保持原始样本空间的整体结构, 还保持样本空间相似的局部近邻结构, 包含更丰富的特征信息.上述方法通过同时进行的正交化处理可避免局部子空间结构发生失真, 并能够直观显示出低维结果, 将低维数据输入最近邻分类器, 以识别率和聚类分析结果作为衡量指标, 同时将所提方法应用于故障诊断中.使用AVL Boost软件模拟的柴油机故障数据和田纳西(Tennessee Eastman, TE)化工数据仿真, 验证了所提方法的有效性.     

基于分块核主元分析的人脸识别方法研究

传统的基于数据二阶统计矩的主元分析法（PCA）是一种有效的数据特征提取方法,是基于原始特征的一种线性变换。但是,当原始数据中存在非线性属性时,用主元分析法后留下的显著成分就可能不再反映这种非线性属性。而核主元分析则是基于原始数据的高阶统计量,是一种非线性变换,在图像识别中它可以描述多个像素之间的相关性。而KPCA方法只考虑了人脸图像的整体信息,没有考虑到局部特征信息。文章提出了分块核主元分析（MKPCA）的方法进行人脸识别,取得了很好的效果。     

分段多向核主元分析的啤酒发酵过程故障检测

基于主元分析的故障诊断模型应用在非线性时变过程中具有局限性。基于间歇过程具有周期性这一特点,在非线性空间的数据提取中,将核变换理论引入其中,提出了一种改进的多向核主元分析故障诊断模型,该方法对于过程数据的非线性问题的解决和非线性信息的充分提取表现出很好的性能,使得非线性主元能够在高维特征空间中被快速提取。 对比实验结果表明,该方法对于缓慢时变的间歇过程具有很好的准确性与实时性。     

基于范畴的数据降维方法

范畴理论主要是一些特定数学的对象和映射的概括和抽象,在此利用范畴理论阐述图像分析和识别中的数据降维问题,定义高维数据降维范畴的过程,并以主成分分析范畴和等距映射范畴分别验证了范畴理论应用到图像数据降维问题中的正确性。     

基于贝叶斯核主成分分析的远距离地形标记方法

由于非结构化室外场景外观特征分布存在动态不确定性以及映射偏移特性,因此在室外移动机器人自主导航的过程中采用预确定外观特征并不能非常有效地进行地形标记.为了解决此问题,提出了基于贝叶斯核主成分分析(BKPCA)的远距离地形标记方法.该方法融合了基于贝叶斯公式的聚类中心后验概率,且采用自定义的核函数,实现了原始特征数据结构在低维空间上的保持,能够提取出适合当前场景地形标记的外观特征.实验结果表明,BKPCA模型有效地提高了远距离地形标记的精度.     

基于GHA的核主成分分析及其应用

文中提出了一种将GHA(Generalized Hebbian Algorithm)学习规则应用到核主成分分析的新方法,它结合了核主成分分析和GHA学习规则的优点,既能利用核主成分分析的方法方便地提取数据的非线性特征,又能避免在大样本数据的情况下运算复杂和存储空间大的问题。实验证明了该方法的可行性和高效性。     

基于Gabor滤波和KPCA的人脸识别方法

尽管核主分量分析能够有效地提取非线性特征,并成功地应用于人脸识别,但是抽取对光照、表情不敏感的特征仍然是亟待解决的问题。该文提出了一种结合Gabor特征和核主分量分析的人脸识别方法。首先通过Gabor滤波器对人脸图像滤波,并通过实验分析了Gabor滤波器参数的选择,然后采用核主分量分析的方法降低Gabor特征的维数．最后采用最近邻分类器进行识别。由于采用了Gabor滤波,该方法对光照、表情具有鲁棒性,在ORL人脸库上的实验结果表强,该方法在识别性能上优于核主分量分析方法。     

基于小波特征的快速核主分量分析技术

论文提出了基于小波特征的核主分量分析技术,即在进行非线性映射之前,首先利用小波变换对原始输入训练样本进行预处理,获取低频平滑、水平细节和垂直细节等三个子图的小波特征,然后在频域上,对它们分别进行核主分量分析(KPCA),对最终获得的3组特征向量设计了一种特征融合的方法。在ORL标准人脸库上的试验结果表明所提方法不仅在识别性能上优于现有的核主分量分析方法,而且,特征抽取速度提高了11倍。