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基于列选主QR分解和节约型SVD的直接线性鉴别分析

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摘要针对传统DLDA算法计算复杂的问题，提出了DLDA／ESVD算法，该算法直接使用ESVD降维和提取非零特征值对应的特征向量．然后，为了提高DLDA／ESVD算法处理高维低秩矩阵的性能，提出了DL—DA／QR—ESVD算法，该算法使用列选主QR分解降维，使用ESVD提取非零特征值对应的特征向量．在ORL，FERET和YALE数据库上的实验结果表明，所提出的2种算法具有几乎相同的性能，并在计算复杂性和训练时间方面优于传统的DLDA算法．另外，在随机数据矩阵上的实验结果表明，DLDA／QR—ESVD算法处理高维低秩矩阵的性能优于DLDA／ESVD算法．

DOI 0dpvx2k0d2/1295169

作者胡长晖;路小波;杜一君;陈伍军

机构地区不详

出处《东南大学学报：英文版》 2013年4期

关键词直接线性鉴别分析列选主的正交三角分解节约型奇异值分解降维特征提取

分类 [文化科学][高等教育学]

出版日期 2013年04月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

东南大学学报：英文版

2013年4期

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