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基于改进KPCA的特征提取和分类方法研究.pdf

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    基于改进KPCA的特征提取和分类方法研究

    摘要

    信息时代的到来，实际问题中数据的特征数量能达到几百维甚至上千维。而冗余的

    特征无法反映数据的本质，甚至会成为后续处理的障碍。因此对原始数据进行变换，获

    取最能反映其本质的特征，有利于提高后续处理的效率和性能。核主成分分析(KPCA)

    是一种有效的特征提取方法，但KPCA目的是尽可能保留原始数据，对分类数据没有综

    合考虑分类信息的最大化。针对这一问题，本文提出一种新的改进KPCA算法，主要工

    作如下：

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