[發(fā)明專利]例外點抑制的數(shù)據(jù)判別降維方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510325234.8
• 申請日: 2015-06-15
• 公開（公告）號: CN104966098A
• 公開（公告）日: 2015-10-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 任傳賢
• 申請（專利權(quán)）人: 中山大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 林麗明

1.一種例外點抑制的數(shù)據(jù)判別降維方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1.輸入帶有類別標簽1、2、…、C的原始數(shù)據(jù)，C是類別總數(shù)；

S2.在第k個類別內(nèi)部，1≤k≤C，求出其中每一對數(shù)據(jù)點與之間的關(guān)系權(quán)值其中σ是一個先驗參數(shù)；然后求出第k個類別中第i個數(shù)據(jù)點與該類別中其它數(shù)據(jù)點之間的權(quán)值以及權(quán)值之和其中的n_k表示第k個類別中數(shù)據(jù)點個數(shù)；

S3.列出第k類的數(shù)據(jù)點與所有同類別數(shù)據(jù)點之間的權(quán)值，統(tǒng)一使用S2步驟中的權(quán)值之和做歸一化處理，得到的最終權(quán)值k＝1,2,…,C；i＝1,2,…,n_k，

S4.對第k個類別中的數(shù)據(jù)點，依據(jù)各個樣本權(quán)值計算出該類別的樣本均值向量和協(xié)方差矩陣：

x‾k=Σi=1nkXikpk(i),]]>

Swk=Σi=1nk(Xik-x‾k)(Xik-x‾k)Tpk(i)]]>

S5.對所有類別中的數(shù)據(jù)，分別計算不同類別之間的散度矩陣Sb=]]>Σk,l=1C(x‾k-x‾l)(x‾k-x‾l)T]]>和所有類別的類內(nèi)散度矩陣Sw=Σk=1CSwk;]]>

S6.為了提取間距和判別特征，需要求解出最優(yōu)的正交投影矩陣A，使其滿足S_bA＝λS_wA這個過程可以轉(zhuǎn)化為的矩陣分解，其中是S_w的逆矩陣，A是待求解的m×(C-1)維度矩陣，λ是由特征值構(gòu)成的對角矩陣。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的例外點抑制的數(shù)據(jù)判別降維方法，其特征在于，所述步驟S6中包括：

1)S_w←S_w+ρI，其中ρ是一個很小的正數(shù)，I表示單位矩陣；

2)求解S_w的逆矩陣令S=Sw-1Sb;]]>

3)將S分解為QΣQ^T的形式，其中Q是m×m的正交矩陣，Σ是m×m的對角矩陣，其對角元素均為非負實數(shù)且按從大到小的順序排列；

4)取矩陣Q的前C-1列構(gòu)成新的矩陣A。