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cjy0803

新虫 (初入文坛)

[求助] 人脸小样本问题的解决方法 已有1人参与

在线性判别分析中（LDA）类内散度矩阵Sw是奇异的 解决方法 有扰动法和正则化方法
请问这两种方法的区别？
通过给Sw添加一个正则项 就可以使得Sw非奇异化了？
谢谢解答~
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1楼 2015-05-07 18:12:57
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yuanmd

至尊木虫 (知名作家)

衔头义定自

【答案】应助回帖

当然不是说加了之后Sw非奇异，而是说（Sw+lambda*I）非奇异，如果该项在分母上，就可以直接求逆了。如果你加的正则项不是一个单位阵或不是一个满秩矩阵，你加了后(Sw+lambda*K)仍然可能是奇异的。对于人脸识别来说，现在对小样本问题的解决办法实在是太多了。。。
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梦想总是要有的，万一实现了呢？
3楼2015-05-07 21:08:49
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yuanmd

至尊木虫 (知名作家)

衔头义定自

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
你加一个非零对角矩阵当然就非奇异了
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梦想总是要有的，万一实现了呢？
2楼2015-05-07 21:03:02
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cjy0803

新虫 (初入文坛)
引用回帖:
3楼: Originally posted by yuanmd at 2015-05-07 21:08:49
当然不是说加了之后Sw非奇异，而是说（Sw+lambda*I）非奇异，如果该项在分母上，就可以直接求逆了。如果你加的正则项不是一个单位阵或不是一个满秩矩阵，你加了后(Sw+lambda*K)仍然可能是奇异的。对于人脸识别来说， ...

那扰动法不也是类似的思想么 与正则项有什么区别么 谢谢解答~
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4楼2015-05-08 10:17:40
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yuanmd

至尊木虫 (知名作家)

衔头义定自

【答案】应助回帖

引用回帖:
4楼: Originally posted by cjy0803 at 2015-05-08 10:17:40
那扰动法不也是类似的思想么 与正则项有什么区别么 谢谢解答~...

扰动LDA 我还真没仔细看过，不过我记得中山大学Wei-Shi Zheng好像在PR上发表了一篇 Perturbation LDA，你可以仔细看看。
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梦想总是要有的，万一实现了呢？
5楼2015-05-08 13:21:45
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