...性特征提取问题,基于核技术的理论,本文给出一种监督化的KPCA方法,即组合类别信息的核主成分分析(CIKPCA)。由于核主成分分析(KPCA)是无监督学习方法,在特征提取过程,KPCA中不能充分利用训练样本的类别信息,而CIKPCA则是克服这一弱点。
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...)特征选择模型的特性、特征选择评估判据以及启发式特征搜索方法进行了研究。针对人脸识别问题,提出将小波变换及核主元分析(KPCA)作为Filter特征选择模型,将SVM作为Wrapper特征选择模型。
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（2）核主成分分析法特征提取理论 目前，核主分量分析（KPCA）是抽取原始样本的非线性特征非常有效的办法 ¨引，其与其它的特征提取方法不同之处就是它使用了核技巧。
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A new face recognition method based on combination of KPCA features is proposed in this paper.
提出了一种基于核主成分特征组合的人脸识别方法。
An approach to gear fault diagnosis is presented, which bases on kernel principal component analysis (KPCA).
提出了基于核函数主元分析的齿轮故障诊断方法。
By integrating the characteristics of KPCA and SVM, a face recognition method based on these two algorithms is presented.
结合核主元分析与支持向量机的特点，提出了一种基于核主元分析与支持向量机的人脸识别方法。
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