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基于 l_(2,p) 范数的鲁棒核主成分分析
1
作者 李文君 《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》 2025年第1期75-82,共8页
核主成分分析(KPCA)是数据降维当中有效且常用的方法之一,应用广泛.许多基于l_(1)范数的KPCA算法被提出,虽然解决了经典KPCA易受异常值影响的问题,但都忽略了不能最大限度地减少重构误差以及具有旋转不变性的问题.针对此问题,提出一种基... 核主成分分析(KPCA)是数据降维当中有效且常用的方法之一,应用广泛.许多基于l_(1)范数的KPCA算法被提出,虽然解决了经典KPCA易受异常值影响的问题,但都忽略了不能最大限度地减少重构误差以及具有旋转不变性的问题.针对此问题,提出一种基于l_(2,p)范数的核主成分分析算法(l_(2,p)-KPCA),采用l_(2,p)范数作为重构误差的距离度量,提高了对异常值的鲁棒性.证明了算法的收敛性以及旋转不变性,保留了PCA的旋转不变性.通过数值实验模拟和实验数据的结果表明,提出的l_(2,p)-KPCA比其他降维算法更具有优越性. 展开更多
关键词 主成分分析 l_(2 p)范数 核主成分分析 鲁棒性 数据降维 特征提取
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基于KPCA-KNN算法的边坡稳定性预测 被引量：1
2
作者 王团辉 王超 +2 位作者 李岳峰 徐健珲 王琦玮 《化工矿物与加工》 CAS 2023年第12期52-58,共7页
为了更加准确高效地判定边坡的稳定性,选取55组边坡实例样本,以容重、黏聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙压力比等6个指标作为边坡稳定性预测指标,运用核主成分分析(KPCA)将指标数据映射到高维空间进行线性运算,以提高K近邻(KNN... 为了更加准确高效地判定边坡的稳定性,选取55组边坡实例样本,以容重、黏聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙压力比等6个指标作为边坡稳定性预测指标,运用核主成分分析(KPCA)将指标数据映射到高维空间进行线性运算,以提高K近邻(KNN)模型的运行效率和预测准确率,经过训练构建了KPCA-KNN边坡稳定性预测模型,将其与其他3种预测模型进行了对比,结果表明,本文模型的测试集预测准确率为100%,优于传统KNN、BP神经网络和支持向量机(SVM)模型,且训练时间更短。6组工程实例应用结果表明,KPCA-KNN模型的预测结果与边坡实际状态完全相符,准确率优于其他3种预测模型。 展开更多
关键词 核主成分分析 k近邻算法 机器学习 边坡稳定性 预测模型 高维空间
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利用基于内容的图像检索技术的眼底图像计算机辅助诊断系统 被引量：2
3
作者 张九妹 杜建军 +1 位作者 姚宗碧 田蕾 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期785-789,共5页
设计并实现一个眼底图像计算机辅助诊断系统。利用基于内容的图像检索(CBIR)技术,提出一种综合考虑眼底图像颜色(灰度)直方图和明、暗区域等局部信息相混合来表示眼底特征的方法,并运用二维主成分分析法进一步提取非线性特征和降维。在... 设计并实现一个眼底图像计算机辅助诊断系统。利用基于内容的图像检索(CBIR)技术,提出一种综合考虑眼底图像颜色(灰度)直方图和明、暗区域等局部信息相混合来表示眼底特征的方法,并运用二维主成分分析法进一步提取非线性特征和降维。在相似性度量上,运用支持向量机和最近邻分类算法。随机测试120个样本,系统检索错误的图片数为2张,其正确识别率为98.33%。该系统可用于异常眼底的筛查。 展开更多
关键词 眼底图像 二维主成分分析 支持向量机 k近邻 计算机辅助诊断
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