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基于子空间字典低秩表示的流形投影学习
1
作者
冯文熠
王喆
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期740-749,共10页
低秩表示(Low-Rank Representation,LRR)能够将每个数据点表示为若干个基的线性组合,是一种获取样本底层低维结构的方法。然而,大多数LRR方法使用原始数据集作为字典,这不能揭示数据的真实分割。本文提出了基于子空间字典低秩表示的流...
低秩表示(Low-Rank Representation,LRR)能够将每个数据点表示为若干个基的线性组合,是一种获取样本底层低维结构的方法。然而,大多数LRR方法使用原始数据集作为字典,这不能揭示数据的真实分割。本文提出了基于子空间字典低秩表示的流形投影学习:该方法学习最优子空间作为LRR问题的字典,而不是使用原始数据集;利用基数最少的方案,低秩表示矩阵能很好地恢复原始数据;通过对投影矩阵施加行稀疏约束,该方法不仅可以选择鉴别性特征并忽略冗余特征,而且使子空间学习具有很好的解释性。此外,通过引入流形结构保持约束,使得样本的原始表示和距离信息在投影下保持不变。在多个真实世界数据集上的实验结果表明,该方法优于最近提出的一些相关方法。
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关键词
低秩表示
无监督投影
子空间学习
特征提取
流形学习
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职称材料
题名
基于子空间字典低秩表示的流形投影学习
1
作者
冯文熠
王喆
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
青海大学信息化技术中心
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期740-749,共10页
基金
国家自然科学基金(62076094)
上海市科技计划项目(20511100600)
国防科技领域基金(2021-JCJQ-JJ-0041)。
文摘
低秩表示(Low-Rank Representation,LRR)能够将每个数据点表示为若干个基的线性组合,是一种获取样本底层低维结构的方法。然而,大多数LRR方法使用原始数据集作为字典,这不能揭示数据的真实分割。本文提出了基于子空间字典低秩表示的流形投影学习:该方法学习最优子空间作为LRR问题的字典,而不是使用原始数据集;利用基数最少的方案,低秩表示矩阵能很好地恢复原始数据;通过对投影矩阵施加行稀疏约束,该方法不仅可以选择鉴别性特征并忽略冗余特征,而且使子空间学习具有很好的解释性。此外,通过引入流形结构保持约束,使得样本的原始表示和距离信息在投影下保持不变。在多个真实世界数据集上的实验结果表明,该方法优于最近提出的一些相关方法。
关键词
低秩表示
无监督投影
子空间学习
特征提取
流形学习
Keywords
low-rank representation
unsupervised projection
subspace learning
feature extraction
manifold learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于子空间字典低秩表示的流形投影学习
冯文熠
王喆
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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