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1)  Client Specfic kernel discriminant analysis
客户相关核判别分析
2)  Client Specific Kernel Discriminant Analysis(CSKDA)
客户相关的核判别分析
1.
An improved face verification algorithm is proposed based on the modular 2DPCA and Client Specific Kernel Discriminant Analysis(CSKDA) because of the disadvantage of CSKDA.
针对客户相关的核判别分析(CSKDA)对图像列向量进行处理数据维数大、计算复杂,对图像整体处理没有考虑到局部特征等缺点,提出M2DPCA和CSKDA结合的方法。
3)  Client Specific Linear discriminant analysis
客户相关线性判别分析
4)  kernel discriminant analysis
核判别分析
1.
Based on the idea of subspace projection,an optimal kernel discriminant analysis(OKDA) is given and used to extract features from a range profile.
核判别分析(KDA)是一种抽取非线性特征的有效方法,但它会因为奇异性问题而难以求解。
2.
In this paper,a facial expression recognition method based on feature fusion and fuzzy kernel discriminant analysis (FKDA)is proposed.
提出了基于特征融合和模糊核判别分析(FKDA)的面部表情识别方法。
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5)  uncorrelated linear discriminant analysis
非相关线性判别分析
1.
Classification and feature selection of proteomic data by uncorrelated linear discriminant analysis
非相关线性判别分析用于蛋白质组数据的分类及特征挑选(英文)
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6)  kernel uncorrelated discriminant analysis
核不相关鉴别分析
1.
Based on uncorrelated discriminant analysis, kernel uncorrelated discriminant analysis is developed.
核不相关鉴别分析是在线性不相关鉴别分析的基础上发展起来的·然而,由于核函数的运用,计算核不相关矢量集变得更加复杂·为了解决这个问题,提出一种解决核不相关鉴别分析的有效算法·该算法巧妙地利用了矩阵的分解,然后在一个矩阵对上进行广义奇异值分解·与此同时,提出了几个相关的定理·最重要的是,提出的算法能克服核不相关鉴别分析中矩阵的奇异问题·在某种意义上,提出的算法拓宽了已有的算法,即从线性问题到非线性问题·最后,用手写数字字符识别实验来验证提出的算法是可行和有效的
补充资料：相关分析(见统计分析)


相关分析(见统计分析)


x Iangguan fenxj相关分析见统计分析。
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参考词条