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【摘 要】
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针对现有多变量时间序列分类算法存在的要求序列等长和忽视类别信息两个不足,提出基于奇异值分解(SVD)和判别局部保持投影的分类算法。该算法基于降维思想,先通过SVD将样本的第一右奇异向量作为特征向量,以此将不等长序列转化为规模大小相同的序列;接着采用基于最大间距准则的判别局部保持投影对特征向量投影,充分利用类别信息以确保投影后同类样本尽量接近,异类样本尽量分散;最后在低维子空间采用1最近邻(1NN)
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2014年01期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71273053）,福建省优秀人才支持计划项目（XSJRC2007-11）.
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