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Heesung Lee (Yonsei University) Sungjun Hong (Yonsei University) Sungje An (Yonsei University) Euntai Kim (Yonsei University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2008
발행연도
2008.10
수록면
2,126 - 2,129 (4page)

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This paper proposes a new pattern classification scheme, combining global and local features. The proposed method uses principal component analysis (PCA) for global property and locality preserving projections (LPP) for local property of the attern. PCA is known for preserving the most descriptive ones after projection while LPP is known for preserving the neighborhood structure of the data set. Our combing method integrates global and local descriptive information and finds a richer set of alternatives beyond PCA and LPP in a 2-D parametric space. In order to find the hybrid features adaptively and find optimal parameters, we employ the genetic algorithm (GA). Experiments are performed with UCI machine learning repository to show the performance of the proposed algorithm.
#PCA #LPP #GA #Classification #UCI machine learning repository

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. BACKGROUND
3. COMBINATION OF GLOBAL AND LOCAL FEATURES
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSION
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

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