基于兩階段最小二乘回歸的分類方法
關(guān)鍵詞：魯棒分類法 最小二乘回歸 非線性二階段 近鄰表示系數(shù) 最小誤差準(zhǔn)則
摘要：針對(duì)最小二乘回歸分類法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類時(shí)容易受到噪聲樣本影響的不足,利用系數(shù)增強(qiáng)的方法提出一種緩解噪聲樣本對(duì)表示系數(shù)影響的魯棒分類法.該方法是一種兩階段最小二乘回歸分類法:第一階段通過(guò)最小二乘回歸分類法獲得表示系數(shù),第二階段強(qiáng)化近鄰表示系數(shù)的作用得到表示系數(shù).最后用最小誤差準(zhǔn)則對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行分類,利用核理論進(jìn)一步提出非線性兩階段最小二乘回歸分類法,并在4個(gè)常用人臉圖像數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了該方法的有效性.
福州大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版雜志要求:
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