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线性与非线性主成分分析和独立成分分析数据降维的比较

李杰;高大启

  近几年来,支持向量机(SVM)逐渐成为模式识别的一项重要手段,在识别过程中,特征提取是最初的一步,而经典的支持向量机模型在对高维数据,大样本的处理过程中速度慢,精度低,从而使得数据降维显得尤为重要。本文将列举几种降维算法,包括经典主成分分析,非线性主成分分析,独立成分分析以及非线性独立成分分析,并对这几种方法进行比较,给出实验数据。结果显示非线性方法要好于线性方法,独立成分分析要好于主成分分析。……