摘要:針對傳統主成分對實際樣本的奇點不敏感的缺陷,提出了一種魯棒概率主成分分析(RPP—CA)方法。首先引入連續的決策變量構造新能量函數,將事先給定的硬門限改為自適應確定的軟門限,門限值由樣本自動確定,再計算概率主成分進行特征提取。與線性主成分分析(LPCA)和概率主成分分析(PPCA)方法相比,RPPCA方法更為實用,有效地減小了奇點的影響,顯示出比PPCA更強的穩健性,也擴大了實用范圍。實驗結果表明,RPPCA方法的分類準確率比LPCA方法平均提高了3.2%,比PPCA方法平均提高了0.7%。
關鍵詞:主成分;魯棒;概率主成分分析;特征提取
中圖分類號:TP18 文獻標志碼:A 文章編號:0253—987X(2008)10—1217—04