一种解决大规模数据集问题的核主成分分析算法

摘要：

提出一种大规模数据集求解核主成分的计算方法.首先使用Gram矩阵生成一个Gram-power矩阵,根据线性代数的理论可知,新形成的矩阵和原先的Gram矩阵具有相同的特征向量.因此,可以把Gram矩阵的每一列看成核空间迭代算法的输入样本,这样,无须使用特征分解即可迭代地计算出核主成分.该算法的空间复杂度只有O(m);在大规模数据集的情况下,时间复杂度也降低为O(pkm).实验结果表明了所提出算法的有效性.更为重要的是,在大规模数据集的情况下,当传统的特征分解技术无法使用时,该方法仍然可以提取非线性特征.

关键词：核主成分分析、Gram矩阵、大规模数据集、协方差无关、特征分解

所属期刊栏目：20

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2007AA01Z176 国家高技术研究发展计划863;the Key Project of the Ministry of Education of China under Grant No.104075;the National Key Technology R&D Program of China under Grant No.2007BAH09B03

在线出版日期：2009-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2153-2159