作　　者： ; ; ;

机构地区： 西安电子工程研究所

出　　处： 《火控雷达技术》 2010年第2期49-52,共4页

摘　　要： 局部保持投影(LPP)算法在特征提取时仅考虑了对数据的局部信息的保持,鉴于此,本文提出无监督判别投影(UDP)算法。UDP算法通过定义局部和非局部散布度,建立一个类似Fisher的判别准则,最大化非局部散布度与局部散布度的比,选择出判别性最强的投影方向对目标数据信息进行特征提取,进而完成对目标的分类识别。实验结果证实了UDP算法的可行性。 Since the local information preservation of the data is only considered while using Locality Preserving Projection（LPP） algorithm in feature extraction, an algorithm called Unsupervised Discriminate Projection（UDP） is proposed. UDP algorithm is used to establish a discriminate criterion similar to the Fisher criterion by defining lo- cal and nonlocal scatter degrees. The ratio of nonlocal to local scatter degrees is maximized to make selection of the strongest discrimination projective direction for feature extraction from the target data information so as to perform classifying and identifying the target. The experimental result verifies the feasibility of UDP algorithm.

关 键 词： 无监督判别投影 散布度广义特征向量

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]