作者：闫晓波 王士同 郭慧玲核熵成分分析核协方差成分分析聚类协方差矩阵高斯核参数雷尼熵
摘要：以降维前后密度总和与Renyi熵的差（Densities-vs-Entropy,D-vs-E）尽量靠近为准则,得到了一种新的特征降维方法,而D-vs-E是由核特征空间的协方差矩阵导出的,因此称为核协方差成分分析（Kernel Covariance Compo-nent Analysis,KCCA）。将D-vs-E发展为广义D-vs-E（generalized D-vs-E）。KCCA通过将数据投影在使D-vs-E最大的KPCA轴方向得到转换后的低维数据,但是所选取的KPCA轴不一定对应于核矩阵最大的几个特征值。与基于Renyi熵的KECA相比,KCCA是基于D-vs-E的。基于广义D-vs-E的KCCA数据转换方法应用于聚类的结果显示,它在对高斯核参数的选择上具有更强的鲁棒性。
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