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典型相关分析算法理论及其在模式分类中的应用

赵峰  
【摘要】:典型相关分析是多元统计分析的一个重要研究课题。它借助主成分的思想,用少数几对综合变量来反映两组变量间的线性相关性质。目前它已经在众多领域的相关分析和预测分析中得到广泛应用。但将其应用于模式分类,目前相关的文献还很少。 本文首先深入研究典型相关分析的各种线性算法和非线性算法,并通过实验数据的比较说明了它们各自的特点。然后主要从理论和实验两个层面论证了典型相关应有于模式分类方面的可行性和优越性。同时通过实验数据说明了典型相关的线性判别和非线性判别的分类能力和特点。最后,借助基于可信度的分类器融合方法,成功的将核典型相关判别分析用于多类目标的识别问题。基于航天二院的ISAR实验雷达实测飞机数据的实验表明该方法是一种行之有效的识别方法。


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