论文研究WPCALDA:一种数据分类新方法.pdf
PCA（principalcomponentanalysis）是一种常用的特征提取方法，LDA（lineardiscriminantanalysis）是一种常用的数据分类方法。然而，传统PCA投影数据没有区分数据的类标签，传统LDA投影数据没有消除数据间的相关性，分类效果都不理想。针对该问题进行研究，设计出了一种WPCA-LDA（weightedprincipalcomponentana-lysis-lineardiscriminantanalysis）分类方法。该方法首先对样本数据进行预处理，再运用数据中不同类别间的特征关系计算权值，对数据样本加权，之后用PCA进行特征提