论文部分内容阅读
传统多元数据分析和模式识别领域一般采用向量空间模型。本文提出将多元数据从维向量空间映射到其生成的几何代数空间的升维变换方法,给出了多元数据在几何代数空间的多向量表示,并且证明了该多向量表示的完备性。最后展望了将几何代数应用于可视化模式识别的前景。
多元数据升维变换的几何代数表示原理
【摘 要】
：
传统多元数据分析和模式识别领域一般采用向量空间模型。本文提出将多元数据从维向量空间映射到其生成的几何代数空间的升维变换方法,给出了多元数据在几何代数空间的多向量
【机 构】
：
燕山大学电气工程学院
【出 处】
：
燕山大学学报
【发表日期】
：
2008年05期
【基金项目】
：
国家自然科学基金资助项目(60605006;60474065;60304009)
其他文献
传统的海杂波帕累托分布模型参数估计方法存在估计范围受限,计算复杂,受脉冲积累个数限制等问题.针对上述问题,提出一种新的形状参数估计方法.首先对海杂波帕累托分布模型的
在高分辨率宽测绘带 SAR 系统中，用传统的静止场景成像方法对存在动目标的回波数据进行成像，动目标在得到的 SAR 图像中是散焦的，并且动目标会聚焦到错误的位置，同时，散焦的动目标