Principal Component Classification

要約

PCAを使用して、クラススコアでエンコードされた特徴を学習することにより、分類推定を直接計算することを提案します。
結果として得られるモデルは、教師あり学習に適したエンコーダー/デコーダー構造を持ち、計算効率が高く、複数のデータセットの分類に適しています。

要約(オリジナル)

We propose to directly compute classification estimates by learning features encoded with their class scores using PCA. Our resulting model has a encoder-decoder structure suitable for supervised learning, it is computationally efficient and performs well for classification on several datasets.

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