Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Distributed Linear Discriminant Analysis
Año:2011
Áreas de investigación
  • Tecnología electrónica y de las comunicaciones,
  • Sistema de comunicación
Datos
Descripción
Linear discriminant analysis (LDA) is a widely used feature extraction method for classification. We introduce distributed implementations of different versions of LDA, suitable for many real applications. Classical eigen-formulation, iterative optimization of the subspace, and regularized LDA can be asymptotically approximated by all the nodes through local computations and single-hop communications among neighbors. These methods are based on the computation of the scatter matrices, so we introduce how to estimate them in a distributed fashion. We test the algorithms in a realistic distributed classification problem, achieving a performance near to the centralized solution and a significant improvement of 35% over the non-cooperative case.
Internacional
Si
Nombre congreso
IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2011
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-1-4577-0539-7
DOI
Fecha inicio congreso
22/05/2011
Fecha fin congreso
27/05/2011
Desde la página
3288
Hasta la página
3291
Título de las actas
Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing,
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Sergio Valcarcel Macua (UPM)
  • Autor: Pavle Belanovic (UPM)
  • Autor: Santiago Zazo Bello (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Aplicaciones del Procesado de Señal (GAPS)
  • Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
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