작은 변화와 규모에 변하지 않는 데이터 분해 방법?

동일한 클래스의 원본 데이터가 스케일, 시프트 및 회전 (2D)에서 약간 변경되는 경우 차원을 줄이기 위해 투영 행렬을 추정하지만 유클리드 거리 조건에서 유사한 벡터를 서로 너무 멀리 투사하지 않는 고유 값과 유사한 데이터 분해 방법이 있습니까? 케이스).

예를 들어 ECG 분류 문제 예. 심장주기는 지속 시간이 다릅니다. 또한 스케일 및 시프트는 비트 감지의 정확도에 따라 다릅니다. 따라서 같은 클래스에 속하는 심장주기는 해당 변동으로 인해 멀리서 투사 될 수 있습니다.

ECG의 경우 Karhunen Lòeve Transform (KLT)을 사용하는 작업이 있습니다 (Jager, et al. 1992) . 나는 KLT 기술로 성공했다 (Povinelli, 2005) .