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本文针对输入为函数型数据的分类问题提出了一个函数型线性判别分析方法。通过引入函数范数来度量类内距离和类间距离,从而构造了函数型线性判别分析的优化模型。进一步,通过利用基函数方法将无穷维函数空间优化模型转化为有限维优化模型,从而使模型易于求解。由于数据被函数化后,可对函数求一阶导数或二阶导数。利用求导数后的数据可进一步提高分类效果。最后,数值实验部分展示了函数型线性判别分析方法的可行性和有效性。