检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:梁露方 胡恩良[1] LIANG Lu-fang;HU En-liang(Department of Mathematics,Yunnan Normal University,Kunming 650500,China)
出 处:《云南民族大学学报(自然科学版)》2020年第3期237-242,共6页Journal of Yunnan Minzu University:Natural Sciences Edition
基 金:国家自然科学基金(61165012).
摘 要:Fisher线性判别分析(FLDA,Fisher linear discriminant analysis)是一种经典的线性降维方法,可归结为广义特征值问题的求解,但广义特征值问题的求解的复杂度较高.为了更好地求解FLDA问题,引入了近似梯度下降(PGD,proximal gradient descent)算法,并分析了该算法的收敛性.实验结果表明,相较于求解广义特征值等方法,PGD算法能更高效地求解FLDA问题.Fisher linear discriminant analysis(FLDA) is a classic linear dimensionality reduction method,which can be reduced to the solution of a generalized eigenvalue problem,but the complexity of the generalized eigenvalue problem is conspicuous. In order to solve the FLDA problem better,the proximal gradient descent(PGD) method is discussed in this paper,and the convergence of the PGD algorithm is analyzed. Experimental results show that the PGD algorithm can solve the FLDA problem more efficiently than the traditional methods.
关 键 词:降维 FISHER线性判别分析 广义特征值问题 近似梯度下降算法
分 类 号:TP306.1[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.13