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| 基于广义判别分析的光谱分类 | |
| 作者姓名： | 许馨 杨金福 吴福朝 赵永恒 |
| 作者单位： | 1.中国科学院自动化研究所国家模式识别实验室, 北京 100080 2. 中国科学院国家天文台, 北京 100012 |
| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划) |
| 摘 要： | 提出了基于广义判别分析(generalized discriminant analysis, GDA)方法对恒星(Star)、星系(Galaxy)和类星体(Quasars)的光谱进行分类。广义判别分析将核技巧与Fisher判别分析结合起来,通过非线性映射将样本集映射到高维特征空间F,在F空间中进行线性判别分析。实验对比了LDA, GDA, PCA, KPCA算法对于恒星、星系和类星体的光谱分类性能。结果表明基于GDA的算法对于这3种类型光谱的分类正确率最高,LDA次之;尽管KPCA也是一种基于核的方法,但是选择主成分个数较少时效果较差,甚至低于LDA;基于PCA的分类效果最差。 |
| 关 键 词： | 光谱分类 广义判别分析 线性判别分析 核主成分分析 |
| 文章编号： | 1000-0593（2006）10-1960-05 |
| 收稿时间： | 2005-08-08 |
| 修稿时间： | 2005-11-08 |
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