Wavelet Kernel Principal Component Analysis in Noisy Multiscale Data Classification
المؤلفون المشاركون
Lio, Pietro
Krishnan, Sridhar
Lawniczak, Anna T.
Xie, Shengkun
المصدر
ISRN Computational Mathematics
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-07-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We introduce multiscale wavelet kernels to kernel principal component analysis (KPCA) to narrow down the search of parameters required in the calculation of a kernel matrix.
This new methodology incorporates multiscale methods into KPCA for transforming multiscale data.
In order to illustrate application of our proposed method and to investigate the robustness of the wavelet kernel in KPCA under different levels of the signal to noise ratio and different types of wavelet kernel, we study a set of two-class clustered simulation data.
We show that WKPCA is an effective feature extraction method for transforming a variety of multidimensional clustered data into data with a higher level of linearity among the data attributes.
That brings an improvement in the accuracy of simple linear classifiers.
Based on the analysis of the simulation data sets, we observe that multiscale translation invariant wavelet kernels for KPCA has an enhanced performance in feature extraction.
The application of the proposed method to real data is also addressed.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xie, Shengkun& Lawniczak, Anna T.& Krishnan, Sridhar& Lio, Pietro. 2012. Wavelet Kernel Principal Component Analysis in Noisy Multiscale Data Classification. ISRN Computational Mathematics،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-453783
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xie, Shengkun…[et al.]. Wavelet Kernel Principal Component Analysis in Noisy Multiscale Data Classification. ISRN Computational Mathematics No. 2012 (2012), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-453783
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xie, Shengkun& Lawniczak, Anna T.& Krishnan, Sridhar& Lio, Pietro. Wavelet Kernel Principal Component Analysis in Noisy Multiscale Data Classification. ISRN Computational Mathematics. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-453783
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-453783
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر