奇(异)子空间
The improved PCA is used to reduce the dimension first to get the optimal characteristic subspace of the original sample data set. In this process, the intra-class scatter matrix of the characteristic subspace should be ensured to be non-singular.
首先,用改进PCA算法对原样本降维,获得最优特征表示子空间;然后,在保证该子空间类内散度矩阵非奇异的基础上,作改进的线性判别分析。
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