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直接線性鑒別分析(DLDA)是一種以克服小樣本問題而提出的LDA 擴(kuò)展方法，被聲明利用了包含類內(nèi)散布矩陣零空間外的所有信息。然而，很多反例表明事實(shí)并非如此。為了更深入地了解DLDA 的特性，該文從理論上對其進(jìn)行了分析，得出結(jié)論：基于傳統(tǒng)Fisher 準(zhǔn)則的DLDA 幾乎沒利用零空間，將丟失一些有用的鑒別信息；而基于廣義Fisher 準(zhǔn)則的DLDA，若滿足一定條件(在高維小樣本數(shù)據(jù)應(yīng)用中一般都滿足)且最優(yōu)鑒別矢量正交約
束，則其等價于零空間LDA 和正交LDA。在人臉數(shù)據(jù)庫ORL 和YALE 上的比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果亦與理論分析一致。
束，則其等價于零空間LDA 和正交LDA。在人臉數(shù)據(jù)庫ORL 和YALE 上的比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果亦與理論分析一致。
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