基于非线性映射的Fisher判别分析 (2007年)

提出一种非线性分类方法——基于非线性映射的Fisher判别分析(NM-FDA)．首先提取基向量；然后采用 Nystrom方法，以基向量为训练样本，将形式未知的非线性映射近似表达为已知形式的非线性映射，这种近似的非线性映射将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征子空间；最后对映射数据进行线性Fisher判别分析．实验采用7组标准数据集，结果显示NM-FDA具有较强的分类能力．