基于增量主成份分析的流数据降维算法

摘要：

目前,流数据降维技术在人脸识别和网络文件分类等领域中应用广泛.本文提出的基于增量主成份分析的流数据降维算法(IPCABDR),通过在线快速计算当前流数据样本点空间的主成份元素,并用主成份元素对样本点信息进行归纳和提取,从而达到实时高效的降维目的.实验结果验证了算法的有效性。

关键词： 流数据降维 增量主成份 人脸识别 网络文件分类

作者: 吴枫 仲妍 徐昕

作者单位: 国防科技大学理学院,数学与系统工程系,长沙,410073

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届信号与信息处理联合学术会议

会议地点: 湖南张家界

会议语种:中文

页码: 85-87

在线出版日期: 2005-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）