Doğrusal Diskriminant

Doğrusal diskriminant analizi (LDA) ve parametrik olmayan ağırlıklı özellik ekstraksiyonu (NWFE) gibi klasik denetimli özellik çıkarma yöntemleri ve sınıflar arası dağılım matrisinin sınıf içi dağılım matrisine oranının en üst düzeye çıkarılabileceği projeksiyon yönlerini araştırın. İki özellik çıkarma yöntemi, eğitim örnekleri yeterli olduğunda iyi sınıflandırma sonuçları elde edebilir; bununla birlikte, numuneler yetersiz olduğunda etki ideal değildir. Bu çalışmada, LDA ve NWFE'nin özvektör spektrumları, birkaç örneğin koşulu altında lokal olarak kararsız olan spektral dağılım bilgileri kullanılarak modifiye edilmiştir. Deneyler, önerilen yöntemin birkaç geleneksel özellik çıkarma yönteminden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir.