Lösen Sie Das Problem Der Furred-Diskriminanzanalyse Mit Nuklearen Methoden

Hoffentlich hilft Ihnen dieses wichtige Benutzerhandbuch, wenn Sie eine Fuzzy-Diskriminanzanalyse haben, die Kernel-Methoden verwendet.

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Zusammenfassung

Ein nichtlinearer Fuzzy-Klassifikator für Grafiken, auch bekannt als Kernel Blur Discriminant Analysis (KFDA .) ) wird wahrscheinlich zum Lösen von nicht brechenden linearen Situationen vorgeschlagen. Mithilfe von Methoden kann der KFDA-Kernel auch nützliche Klassifikationen in unserem eigenen Kernel-Funktionalitätsraum durchführen. Durch einige nichtlineare Abbildungen kann die Eingabe implizit auf einen riesigen Raum geplant werden, der auf hochdimensionale nichtlineare Funktionen zeigt, genau dort, wo der Typ jetzt linear aussieht. Im Gegensatz zur Fuzzy Discriminant Analysis (FDA), die auf der euklidischen Distanz basiert, hat KFDA die guten Aspekte der kerninduzierten Distanz. Theoretische Analysen, aber auch aktuelle Ergebnisse zeigen, dass der gelieferte Klassifikator besser abschneidet als die FDA.

Schlüsselwörter

Fuzzy-Diskriminanz-Untersuchung

Fuzzy-Kernel-Methoden

Diskriminanz-Kernel-Analyse

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Lebenslauf

Ein neuer pelziger nichtlinearer Klassifikator namens Kernel Fuzzy Discriminant (KFDA) wird vorgeschlagen, um normalerweise das unentwirrbare lineare Problem zu lösen. Durch Aktionen kann der gesamte KFDA-Kern die spezifische Funktionalität des Kerns effizient klassifizieren. Durch nichtlineare Abbildung können Eingabedaten bedingungslos in einen großen nichtlinearen Eigenwert innerhalb des Kernels abgebildet werden, wobei die Melodie sofort linear erscheint. Im Gegensatz zur String-Diskriminanzanalyse (FDA), die in einer geraden Linie auf dem euklidischen Abstand basiert, arbeitet die KFDA mit kerninduzierter Expansion. Theoretische Analysen und Versuchsergebnisse zeigen, dass der vorgestellte Klassifikator im Vergleich zum FDA-Klassifikator günstig abschneidet.

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