Vi presenterar en ny metod som vi kallar generaliserad diskriminantanalys (GDA) för att hantera ickelinjär diskriminant analys med hjälp av kärnfunktionsoperatör. Den underliggande teorin ligger nära stödvektormaskinerna (SVM) i den mån GDA-metoden ger en kartläggning av ingångsvektorerna i högdimensionellt funktionsutrymme. I det transformerade utrymmet gör linjära egenskaper det enkelt att utvidga och generalisera den klassiska linjära diskriminantanalysen (LDA) till icke-linjära diskriminanta analyser. Formuleringen uttrycks som en eigen value problemlösning. Med hjälp av en annan kärna kan man täcka en bred klass av icke-linjärheter. För både simulerade data och alternativa kärnor ger vi klassificeringsresultat, samt formen på beslutsfunktionen. Resultaten bekräftas med hjälp av verkliga data för att utföra utsädesklassificering.
G. Baudat och F. Anouar, REF föreslog Generalized Discriminant Analysis (GDA) för att hantera icke-linjära discriminant analys för funktionsreduktion av dataset.
Generalized Discriminant Analysis Using a Kernel Approach
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}