文献类型：期刊文章

作　　者：肖健华[1,2] 吴今培[2]

机构地区：[1]华中科技大学机械学院 [2]五邑大学智能技术与系统研究所,江门529020

出　　处：《计算机工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(7007023); 广东省自然科学基金资助项目(021349)

年　　份：2002

卷　　号：28

期　　号：10

起止页码：36-38

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：该文分析了一般主成分分析在处理非线性问题上存在的不足，阐述了基于核的主成分分析方法，并将其首次应用到综合评价中，应用结果表明：基于核的主成分分析方法具有优秀的特征提取性能，采用不同形式的核函数基本上能获得相同精度的特征提取效果。文末指出为提高运算速度、减少内存要求和降低复杂度，可在KPCA中结合主动学习的方法。

关 键 词：特征提取 核方法 主成分分析 综合评价 线性映射算法  

分 类 号：TP301.6]