作者：皋军; 王士同支持向量机矩阵模式类内散度矩阵人脸识别
摘要：基于最小类内散度支持向量机（MCSVMs）提出一种新的矩阵模式的最小类内散度支持向量机（MCSVMs^matrix）．同时为了更好地解决非线性分类问题，将Mewer核函数引入到MCSVMs^matrix方法中，并提出基于矩阵模式的非线性支持向量机：Ker-MMCSVMs^matrix上述两种方法不但继承了MCSVMs的优点，而且由于将矩阵模式的类内散度矩阵引入到支持向量机中，从而在理论上可以较好地解决了MCSVMs方法在处理小样本高维数据集时类内散度矩阵奇异性问题，同时降低了求解类内散度矩阵及其逆矩阵和权重矢量的时间、空间复杂度．因此，在一定程度上提高了分类精度．实验结果也表明MCSVMs^matrix、Ker-MCSVMs^matrix具有上述优势．
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