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 最小誤差準則
摘要：針對最小二乘回歸分類法對原始數據進行分類時容易受到噪聲樣本影響的不足,利用系數增強的方法提出一種緩解噪聲樣本對表示系數影響的魯棒分類法.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,第二階段強化近鄰表示系數的作用得到表示系數.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個常用人臉圖像數據集上驗證了該方法的有效性.
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