李群核学习算法研究

摘要：

分析了李群流形空间的集合结构以及核函数和KFDA的原理,推导了矩阵李群内积空间的度量形式,进一步推导出5个李群核函数,并以此设计实现了KLieDA算法.李群核函数是适应性更广的核函数形式,由于欧式空间的几何结构是李群的子集,因此,李群函数不仅适用于矩阵李群的样本集,同时也能应用于常规的向量形式的样本集.实验表明基于李群函数和李群均值理论的KLieDA算法是一种快速高效的李群样本分类器.实验部分除了对KLieDA的分类,还对基于李群核的SVM算法进行手写体分类.结果表明,手写体图像的区域协方差李群特征具有较好的线性分布特征.

关键词： Lie group Lie group kernel Lie group mean Lie group covariance feature Classifier

作者: 高聪 李凡长

作者单位: 苏州大学计算机科学与技术学院 苏州215006

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 146-146

在线出版日期: 2012-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）