针对主成分分析算法没有很好地利用数据的类别信息,且最大主成分方向容易导致各类数据重叠的问题,提出一种融合各类最小主成分子空间的特征变换方法.首先将各类数据分别进行主成分分析,由各类最小主成分方向张成各类投影子空间;然后将原始数据在各类子空间投影后的最小主成分子空间进行融合,构成新的特征空间;最后使用KE E L公共数据集对该方法进行测试.结果表明,与其他特征变换方法相比,该方法能够构造出更加利于分类的特征空间,有助于提升分类器的分类精度.
Feature transformation method fusing minimum principal component subspaces of each class
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