Kernel Local Fisher Discriminant Analysis for Supervised Dimensionality Reduction

资 源 简 介

Kernel Local Fisher Discriminant Analysis for Supervised Dimensionality Reduction

详 情 说 明

在这篇文章中，我们将介绍一种名为核局部Fisher判别分析的算法，该算法用于监督降维。在这个算法中，我们首先通过核技巧将输入数据映射到一个高维空间中，然后使用局部Fisher准则来选择最相关的特征子集。最后，我们通过对特征子集进行投影来实现降维，并最大程度地保留数据的重要信息。这个算法在许多领域都有着广泛的应用，例如图像识别、语音识别和生物信息学等。