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基于兩階段最小二乘回歸的分類方法

林智鵬; 簡彩仁; 呂書龍 廈門大學嘉庚學院; 福建漳州363105; 福州大學數(shù)學與計算機科學學院; 福建福州350108

關鍵詞:魯棒分類法 最小二乘回歸 非線性二階段 近鄰表示系數(shù) 最小誤差準則 

摘要:針對最小二乘回歸分類法對原始數(shù)據(jù)進行分類時容易受到噪聲樣本影響的不足,利用系數(shù)增強的方法提出一種緩解噪聲樣本對表示系數(shù)影響的魯棒分類法.該方法是一種兩階段最小二乘回歸分類法:第一階段通過最小二乘回歸分類法獲得表示系數(shù),第二階段強化近鄰表示系數(shù)的作用得到表示系數(shù).最后用最小誤差準則對測試樣本進行分類,利用核理論進一步提出非線性兩階段最小二乘回歸分類法,并在4個常用人臉圖像數(shù)據(jù)集上驗證了該方法的有效性.

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