ridm@nrct.go.th   ระบบคลังข้อมูลงานวิจัยไทย   รายการโปรดที่คุณเลือกไว้

On feature selection with principal component analysis for one-class SVM

หน่วยงาน Nanyang Technological University, Singapore

รายละเอียด

ชื่อเรื่อง : On feature selection with principal component analysis for one-class SVM
นักวิจัย : Lian, Heng
คำค้น : DRNTU::Science::Mathematics.
หน่วยงาน : Nanyang Technological University, Singapore
ผู้ร่วมงาน : -
ปีพิมพ์ : 2555
อ้างอิง : Lian, H. (2012). On feature selection with principal component analysis for one-class SVM. Pattern recognition letters, 33(9), 1027-1031. , 0167-8655 , http://hdl.handle.net/10220/17154 , http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2012.01.019
ที่มา : -
ความเชี่ยวชาญ : -
ความสัมพันธ์ : Pattern recognition letters
ขอบเขตของเนื้อหา : -
บทคัดย่อ/คำอธิบาย :

In this short note, we demonstrate the use of principal components analysis (PCA) for one-class support vector machine (one-class SVM) as a dimension reduction tool. However, unlike almost all other usage of PCA which extracts the eigenvectors associated with top eigenvalues as the projection directions, here it is the eigenvectors associated with small eigenvalues that are of interests, and in particular the null of the eigenspace, since the null space in fact characterizes the common features of the training samples. Image retrieval examples are used to illustrate the effectiveness of dimension reduction.

บรรณานุกรม :
Lian, Heng . (2555). On feature selection with principal component analysis for one-class SVM.
    กรุงเทพมหานคร : Nanyang Technological University, Singapore.
Lian, Heng . 2555. "On feature selection with principal component analysis for one-class SVM".
    กรุงเทพมหานคร : Nanyang Technological University, Singapore.
Lian, Heng . "On feature selection with principal component analysis for one-class SVM."
    กรุงเทพมหานคร : Nanyang Technological University, Singapore, 2555. Print.
Lian, Heng . On feature selection with principal component analysis for one-class SVM. กรุงเทพมหานคร : Nanyang Technological University, Singapore; 2555.