基于余弦角距离的主成分分析与核主成分分析

摘要 PCA和KPCA都是基于欧氏距离提出的，这种距离对离群数据点比较敏感，而余弦角距离对离群数据更为鲁棒，在很多情况下具有更好的性能。充分利用余弦角距离的优势，提出两种新的特征抽取算法——基于余弦角距离的主成分分析（PCAC）和基于余弦角距离的核主成分分析（KPCAC）。在YALE人脸数据库与PolyU掌纹数据库上的实验表明，PCAC比PCA取得了更好的效果，KPCAC也表现出了很好的性能。 关键词 主成分分析 ..