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基于判别正则化的局部保留投影
被引量：
3
1
作者
高云龙
胡康立
+2 位作者
钟淑鑫
潘金艳
张逸松
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期2198-2208,共11页
局部保留投影(LPP)是一种常用的线性化流形学习方法,其通过线性嵌入来保留基于图所描述的流形数据本质结构特征,因此LPP对图的依赖性强,且在嵌入过程中缺少对图描述的进一步分析和挖掘.当图对数据本质结构特征描述不恰当时,LPP在嵌入过...
局部保留投影(LPP)是一种常用的线性化流形学习方法,其通过线性嵌入来保留基于图所描述的流形数据本质结构特征,因此LPP对图的依赖性强,且在嵌入过程中缺少对图描述的进一步分析和挖掘.当图对数据本质结构特征描述不恰当时,LPP在嵌入过程中不易实现流形数据本质结构的有效提取.为了解决这个问题,本文在给定流形数据图描述的条件下,通过引入局部相似度阈值进行局部判别分析,并据此建立判别正则化局部保留投影(简称DRLPP).该方法能够在现有图描述的条件下,有效突出不同流形结构在线性嵌入空间中的可分性.在人造合成数据集和实际标准数据集上对DRLPP以及相关算法进行对比实验,实验结果证明了DRLPP的有效性.
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关键词
局部
保留投影
流形学习
局部相似度阈值
图描述
特征提取
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职称材料
题名
基于判别正则化的局部保留投影
被引量：
3
1
作者
高云龙
胡康立
钟淑鑫
潘金艳
张逸松
机构
厦门大学航空航天学院
华南理工大学计算机科学与工程学院
中山大学数据科学与计算机学院
集美大学信息工程学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期2198-2208,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61203176)
福建省自然科学基金项目(2013J05098,2016J01756)资助.
文摘
局部保留投影(LPP)是一种常用的线性化流形学习方法,其通过线性嵌入来保留基于图所描述的流形数据本质结构特征,因此LPP对图的依赖性强,且在嵌入过程中缺少对图描述的进一步分析和挖掘.当图对数据本质结构特征描述不恰当时,LPP在嵌入过程中不易实现流形数据本质结构的有效提取.为了解决这个问题,本文在给定流形数据图描述的条件下,通过引入局部相似度阈值进行局部判别分析,并据此建立判别正则化局部保留投影(简称DRLPP).该方法能够在现有图描述的条件下,有效突出不同流形结构在线性嵌入空间中的可分性.在人造合成数据集和实际标准数据集上对DRLPP以及相关算法进行对比实验,实验结果证明了DRLPP的有效性.
关键词
局部
保留投影
流形学习
局部相似度阈值
图描述
特征提取
Keywords
locality preserving projections
manifold learning
local similarity threshold
graph description
feature extraction
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于判别正则化的局部保留投影
高云龙
胡康立
钟淑鑫
潘金艳
张逸松
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
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职称材料
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参考文献
引证文献
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