正交正則化核典型相關分析的研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代科學技術的發(fā)展，高維數(shù)據(jù)越來越多地出現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)、科學研究等領域。為了達到細致準確地描述客觀事物的目的，人們通常需要應用這些高維的數(shù)據(jù)。但是人們在享受高維數(shù)據(jù)給人們帶來便利的同時，也給人們造成了相關的不便：這些數(shù)據(jù)的高維屬性會使隱藏在這些數(shù)據(jù)背后的事物的規(guī)律難于被發(fā)現(xiàn)。當人們在直接處理高維數(shù)據(jù)時，會遇到所謂的“維數(shù)災難”問題：要在給定的精度下準確地對某些變量的函數(shù)進行估計，所需要的樣本數(shù)量會隨著樣本維數(shù)的增加而呈指數(shù)形式增長。因此

2、，在使用高維數(shù)據(jù)之前對其進行降維處理是十分有意義而且必要的。
　　本文主要把核方法引入到正交正則化典型相關分析中，提出了正交正則化核典型相關分析方法，從而將正交正則化典型相關分析算法的適用范圍從線性空間擴展到了非線性空間。設計并生成針對正交正則化核典型相關分析算法的仿真實驗數(shù)據(jù)，與正交正則化典型相關分析算法進行對比，驗證了所提算法的可行性和有效性。然后將所研究算法應用于特征融合中，應用線性變換的方法將提取的特征進行融合，并用最近鄰