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關(guān)鍵詞：魯棒分類法 最小二乘回歸 非線性二階段 近鄰表示系數(shù) 最小誤差準(zhǔn)則 

摘要：針對最小二乘回歸分類法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類時容易受到噪聲樣本影響的不足,利用系數(shù)增強的方法提出一種緩解噪聲樣本對表示系數(shù)影響的魯棒分類法.該方法是一種兩階段最小二乘回歸分類法:第一階段通過最小二乘回歸分類法獲得表示系數(shù),第二階段強化近鄰表示系數(shù)的作用得到表示系數(shù).最后用最小誤差準(zhǔn)則對測試樣本進(jìn)行分類,利用核理論進(jìn)一步提出非線性兩階段最小二乘回歸分類法,并在4個常用人臉圖像數(shù)據(jù)集上驗證了該方法的有效性.

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