Interessieren Sie sich für die Verbesserung der nichtlinearen Datenklassifizierung? Diese Arbeit stellt eine neue Methode vor, die als verallgemeinerte Diskriminanzanalyse (GDA) bezeichnet wird und einen Kernel-Funktionsoperator für die nichtlineare Diskriminanzanalyse verwendet. Der Ansatz bildet Eingangsvektoren in einen hochdimensionalen Merkmalsraum ab. In diesem transformierten Raum ermöglichen lineare Eigenschaften die Erweiterung der klassischen linearen Diskriminanzanalyse (LDA) auf die nichtlineare Diskriminanzanalyse. Die Formulierung wird als Eigenwertproblem dargestellt. Die Studie zeigt Klassifizierungsergebnisse für simulierte und reale Daten und demonstriert die Wirksamkeit der GDA-Methode. Letztendlich kann diese Forschung das Gebiet der Mustererkennung und des maschinellen Lernens voranbringen. Weitere Forschung könnte die Anwendung von GDA auf verschiedene komplexe Datensätze untersuchen und ihre Leistung mit anderen nichtlinearen Klassifizierungstechniken vergleichen. Es könnten verschiedene Kernel-Funktionen untersucht werden.
Als theoretische Untersuchung einer neuen Methode der Datenklassifizierung steht diese Arbeit im Einklang mit dem Fokus von Neural Computation auf rechnerischen und mathematischen Ansätzen zum Verständnis neuronaler Systeme. Die Interessen des Journals liegen in der theoretischen Informatik und der Neuropsychiatrie. Die Verwendung von Kernel-Funktionsoperatoren, Eigenwertproblemen und Simulationen demonstriert die rechnerischen Techniken.