Abstract-In mönsterigenkänning, funktionsextraktion tekniker används i stor utsträckning för att minska dimensionaliteten av data och för att öka den diskriminerande informationen. Huvudkomponentanalys (PCA) och linjär diskriminantanalys (LDA) är de två mest populära metoderna för linjär dimensionsreduktion. PCA är dock inte särskilt effektivt för extraktion av de mest diskriminerande funktionerna, och LDA är inte stabilt på grund av det lilla problemet med urvalsstorlek. I detta dokument föreslår vi några nya (linjära och ickelinjära) funktionsextraktorer baserade på maximal marginalkriterium (MMC). Geometriskt, funktionsextraktorer baserade på MMC maximerar (genomsnitt) marginalen mellan klasser efter dimensionalitetsreduktion. Det visas att MMC kan representera klassskiljbarhet bättre än PCA. Som en anslutning till LDA kan vi också härleda LDA från MMC genom att införliva vissa begränsningar. Genom att använda några andra begränsningar etablerar vi en ny linjär funktionsextraktor som inte lider av problemet med små urvalsstorlekar, vilket är känt för att orsaka allvarliga stabilitetsproblem för LDA. Den kärnoriserade (ickelinjära) motsvarigheten till denna linjära funktionsextraktor är också etablerad i papperet. Våra omfattande experiment visar att de nya funktionsutsugen är effektiva, stabila och effektiva. Index Terms-Feature extraktion, linjär discriminant analys (LDA), maximal marginalkriteriet (MMC), små urval storlek problem.
Den mest relaterade metoden till vårt arbete är Maximum Margin Criterion (MMC) REF.
Efficient and robust feature extraction by maximum margin criterion
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}