论文研究改进的LDA算法及秩限制问题研究.pdf

针对经典线性判别分析中存在的秩限制和小样本问题，通过改进原有的Fisher准则，提出了一种改进的线性判别分析算法ILDA，以克服秩限制问题并同时解决了小样本问题。重点研究了ILDA在解决样本类间离散度矩阵秩限制方面的有效性。在多个国际标准数据集和人工数据集上实验的结果表明ILDA算法不仅有效地突破了秩限制，达到提取更多判别特征的目的，而且具有良好的识别效果。