一种面向数据学习的快速PCA算法_余映1
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2022-08-04
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国家自然科学基金项目60672 116 60571052上海市重点学科建设项目112资助
收稿日期200 8 05 15修回日期200 8 12 24
作者简介余映 男 1977年生 博士研究生 主要研究方向为人工神经网络计算机视觉 163王
斌 男 1964年生 教授 主要研究方向为信号和图像处理张立明 女 194 3年生 教授 主要研究方向为人工神经网络 图像
处理和识别
一种面向数据学习的快速 算法
余 映
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王 斌
1 2
张立明
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1
复旦大学 电子工程系 上海 20043 3
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复旦大学 信息科学与工程学院 波散 射和遥感信息教育部重点实验室 上海 200433
摘要高维数据的主成分分析较难处理 因为计算时 间和空 间复杂 度随着 数据维数 的增加 而急剧 增加 文中提
出一种直接面向数据学习的 算法 即在迭代中新的权向量等 于所有样 本向量的加 权和 因而不需要 计算数据
协方差矩阵在解决给定样本向量或平稳随机过程的 问题时 该算 法能够弥补 目前批量 算法和增量 算法存在
的不足此外 在理论上证明该算 法的收敛性 实验结果表明 该算法能在很少迭代次数内迅速收敛到精确解
关键词主成分分析 无监督学习 快速算法 子空间 协方差矩阵
中图法分类号39141
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200433
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第 22卷 第 4 期模式识别与人工智能 224
2009年 8 月 ＆ 2009
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