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论文研究-WPCA-LDA:一种数据分类新方法.pdf

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资源说明：PCA（principal component analysis）是一种常用的特征提取方法，LDA（linear discriminant analysis）是一种常用的数据分类方法。然而，传统PCA投影数据没有区分数据的类标签，传统LDA投影数据没有消除数据间的相关性，分类效果都不理想。针对该问题进行研究，设计出了一种WPCA-LDA（weighted principal component ana-lysis-linear discriminant analysis）分类方法。该方法首先对样本数据进行预处理，再运用数据中不同类别间的特征关系计算权值，对数据样本加权，之后用PCA进行特征提取，最后采用LDA方法对提取的特征分类。在MATLAB仿真实验中，该方法能将六类样品清晰分开。实验结果表明：与传统的PCA、LDA和PCA-LDA分类方法相比，WPCA-LDA方法的数据分类效果更好。

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