1) kernel Fisher discriminant algorithm(KFDA)
核Fisher算法
1.
Gene selection step is added to improve the classification performance of kernel Fisher discriminant algorithm(KFDA).
为提高核Fisher算法(KFDA)的分类性能,对KFDA算法增加了基因选择步骤。
2) Fisher algorithm
Fisher算法
3) KFDA
核Fisher判别法
1.
KFDA(Kernel Fisher Discriminant Analysis) usually adopts the Gauss radial basis function as its kernel function for mode classification,in which the selection of parameter influences the result greatly.
核Fisher判别法KFDA(Kernel Fisher Discriminant Analysis)在模式分类应用中通常采用高斯径向基函数做核函数,但高斯径向基函数中参数σ的选取对模式分类的效果影响较大。
4) improved Fisher algomitm
改进Fisher算法
5) Fisher's scoring algorithm
Fisher得分算法
6) Kernel Fisher
核Fisher
1.
The Application of Kernel Fisher Discriminant in CDMA Communication Technology;
核Fisher判别方法在CDMA通信技术中的应用
补充资料：Cornish-Fisher展开
Cornish-Fisher展开
Cornish - Fisher expansion
C仪nish一Fi劝er展开!C.mi劝一Fisher exl倒圈I佣;】心甲-“。tua一中”.ePa Pa300欲二e」 一个(接近标准正态)分布的分位数用标准正态分布的相应分位数按一小参数的幂的渐近展开.它曾由E.A.Cornish和R .A.曰sher(【l〕)加以研究.如果F恤，门是依赖于参数t的分布函数，小(劝是具有参数(01)的标准正态分布函数，且当t，O时F(x，t)一中(劝，那么，在对川x，t)施加某些假定下，函数义=F‘I。(:).t](F一‘为石的反函数)的cornish一Fishe:展开有如下形式: ”刁~{ 、一、芝狱:)t‘()(，”’)，‘1、 1万l其中S(约是:的多项式.类似地，可以定义函数:一中’〔F伙，t)](。’为巾的反函数)依t的幂的comish-Fisher展开: /:艺e(二丫十()(l”).(2) J{其中Q(川是弋的多项式.公式(2)是由展开。一’为关f点巾(劝的Tayl伽级数，再用Ed罗worth展开式而得到的，公式(l)则是(2)的反演 如果X是有分布函数F行，匀的随机变量，则变量Z二Z困二小’{F(X，日l有标准正态分布，且从(扮式可推出，当t，O时，中扛)逼近变量 _”王: z二、十艺口(x、“ r专的分布函数，优于它逼近F(x、。).如果X有零期望与单位方差，则展开式(l)的头几项有如下形式 、二:一l下!h!忙)]一}y:h:(:)+才h，仁月平一其中;1二、:心一2，:2一、4/、;.、为X的r阶半不变量，”l阁一含HZ。)，“2阁一女11:侧，“。阁一六·[2H，今)十HI(朔，而月:仓)是1女rmite多项式，它们由如下关系定义_ 叫:)H;{:)一、一叮兰些土(叫:)二一如:)) 山厂有关服从Pearson分布族极限律的随机变量的展开，可见{3}亦见随机变量变换(raTzdom varlables，trans-follnations of).[补注1关于利用Ed罗worth展开(亦见砚gewo曲级数(Ed罗做，rth series))获得否2)的方法，亦见IAI].
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参考词条