Abstract-Subspace urval metoder är kraftfulla verktyg i mönsterklassificering och datavisualisering. En av de viktigaste subrymdsstrategierna är det linjära dimensionsminskningssteget i Fishers linjära diskriminantanalys (FLDA), som framgångsrikt har använts inom många områden såsom biometri, bioinformatik och hantering av multimediainformation. Det linjära dimensionsreduktionssteget i FLDA har dock en kritisk nackdel: för en klassificeringsuppgift med c-klasser, om dimensionen i den projicerade subrymden är strikt lägre än c À 1, tenderar projektionen till en subrymd att slå samman de klasser, som är nära varandra i det ursprungliga funktionsutrymmet. Om separata klasser provtas från Gaussian distributioner, alla med identiska covariance matriser, då den linjära dimensionsreduktion steg i FLDA maximerar medelvärdet av Kullback-Leibler (KL) skillnader mellan olika klasser. Baserat på denna synpunkt studeras det geometriska medelvärdet för subrymdsval i denna uppsats. Tre kriterier analyseras: 1) maximering av det geometriska medelvärdet av KL-skillnaderna, 2) maximering av det geometriska medelvärdet av de normaliserade KL-skillnaderna, och 3) kombinationen av 1 och 2. Preliminära experimentella resultat baserade på syntetiska data, UCI Machine Learning Repository, och handstil siffror visar att det tredje kriteriet är en potentiell diskriminativ subrymd urvalsmetod, vilket avsevärt minskar klass separation problem i jämförelse med linjär dimensionalitet minskning steg i FLDA och dess flera representativa förlängningar.
I REF undersöks geometriska metoder för urval av subrymder.
Geometric Mean for Subspace Selection
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics', 'Computer Science']}