انجمن کامپیوتر ایران

روش تحلیل تمایز هسته، یک روش کاهش بعد غیرخطی مبتنی بر هسته است، که به عنوان یک استخراج کننده ویژگی به منظور دسته بندی نمونه داده¬ها به کار می¬رود. هدف این روش دستیابی به یک زیرفضای غیرخطی یا منیفولد کم بعد است، که نمونه¬های دسته¬های مختلف نگاشت شده در آن بیشترین تمایز را از یکدیگر داشته باشند. این هدف از طریق نگاشت تعریف شونده توسط تابع هسته تحقق پیدا می¬کند. در اغلب کارهای پیشین بر روی این مدل، تمرکز بر بهینه سازی پارامترهای تابع هسته برای بالا بردن کارایی دسته بندی با آن بوده است. در این مقاله نشان داده می¬شود که نوع تابع هسته نیز در کنار پارامترهای آن می¬تواند تأثیر به سزایی در کیفیت دسته بندی با این روش داشته باشد. بدین منظور توابع هسته مختلف ساده و ترکیبی همراه با یک فرآیند تنظیم پارامترها و وزنهای ترکیب این هسته¬ها بر روی چند مجموعه داده شناخته شده آزمایش شده و با چندین روش مرتبط مقایسه می¬شود. دستیابی به بهبود قابل توجه در دقت دسته بندی از این طریق مؤید اهمیت انتخاب نوع و پارامترهای هسته بطور همزمان در روش تحلیل تمایز هسته است.