基于非线性映射的Fisher判别分析  

Fisher discriminant analysis based on nonlinear mapping

作　　者：范玉刚[1,2] 李平[1,2] 宋执环[1,2] 

机构地区：[1]浙江大学工业控制技术国家重点实验室,杭州310027 [2]浙江大学工业控制技术研究所,杭州310027

出　　处：《控制与决策》2007年第4期384-388,共5页Control and Decision

基　　金：国家973计划项目(2002CB312200);浙江省科技计划项目(2004C31106)

摘　　要：提出一种非线性分类方法——基于非线性映射的Fisher判别分析(NM-FDA).首先提取基向量;然后采用Nystrm方法,以基向量为训练样本,将形式未知的非线性映射近似表达为已知形式的非线性映射,这种近似的非线性映射将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征子空间;最后对映射数据进行线性Fisher判别分析.实验采用7组标准数据集,结果显示NM-FDA具有较强的分类能力.As a nonlinear classification method, Fisher discriminant analysis based on nonlinear mapping（NM-FDA） is presented. Base vectors are selected for formulating the nonlinear mapping. An approximate explicit expression is formed by using the Nystrom method for nonlinear mapping which is not available originally. The data in the nonlinear input space is mapped into some linear feature subspace and fisher linear discriminant analysis is computed for the mapped data. Seven benchmark datasets are applied in the experiment, and the results show the good performance of NM-FDA.

关 键 词：FISHER判别分析 核函数 特征空间 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]