本发明公开了一种二维概率主成分分析方法,其能够对二维数据在行和列两个方向上进行降维,重构效果更好.该方法包括步骤:(1)根据公式(1)构建概率的二阶主成分分析模型2DPCA;(2)根据公式(2)构建混合的2DPC;(3)通过公式(4)的极大似然函数对公式(2)中的参数进行估计;(4)在求解公式(4)时,利用变分最大期望EM算法来优化参数在EM算法的E步中,对隐变量求解其后验分布,M步更新公式(4)中的参数,迭代进行E步和M步,使似然函数值增大并趋于稳定.
发明专利
CN201511022718.1
2015.12.31
CN105469101A
2016-04-06
孙艳丰 刘思萌 句福娇 胡永利 尹宝才
北京工业大学
G06K9/46(2006.01)I,G,G06,G06K,G06K9
G06K9/46(2006.01)I,G06K9/62(2006.01)I,G,G06,G06K,G06K9,G06K9/46,G06K9/62