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基于全局-局部保持投影的稀疏降维方法
被引量：
1
1
作者
江粼
房小兆
滕少华
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第1期46-54,共9页
该文提出了一种基于全局-局部结构保持的稀疏投影模型(GLSPP).通过对投影数据进行线性重构来保持数据的全局结构,从而保留投影数据的全局信息.通过约束重构系数矩阵与相似性矩阵的相似性来保持全局保持数据和局部保持投影数据的一致性....
该文提出了一种基于全局-局部结构保持的稀疏投影模型(GLSPP).通过对投影数据进行线性重构来保持数据的全局结构,从而保留投影数据的全局信息.通过约束重构系数矩阵与相似性矩阵的相似性来保持全局保持数据和局部保持投影数据的一致性.同时,对重构系数矩阵和相似性矩阵进行稀疏约束,保留主要信息,以减少冗余信息的干扰.在公开的4个人脸与物体数据集上的实验结果显示:该方法具有较高的分类准确率.
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关键词
局部结构保持投影
线性重构
稀疏约束
降维
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职称材料
题名
基于全局-局部保持投影的稀疏降维方法
被引量：
1
1
作者
江粼
房小兆
滕少华
机构
广东工业大学计算机学院
广东工业大学自动化学院
出处
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第1期46-54,共9页
基金
国家自然科学基金(61772141,61972102)
科技部国家重点研发计划(2018YFB1802400)
+2 种基金
广东省重点领域研发计划(2020B010166006)
广东省科技计划(2019B110210002,2019B010121001,2019B020208001,2019B010118001)
广州市科技计划(201903010107)资助项目.
文摘
该文提出了一种基于全局-局部结构保持的稀疏投影模型(GLSPP).通过对投影数据进行线性重构来保持数据的全局结构,从而保留投影数据的全局信息.通过约束重构系数矩阵与相似性矩阵的相似性来保持全局保持数据和局部保持投影数据的一致性.同时,对重构系数矩阵和相似性矩阵进行稀疏约束,保留主要信息,以减少冗余信息的干扰.在公开的4个人脸与物体数据集上的实验结果显示:该方法具有较高的分类准确率.
关键词
局部结构保持投影
线性重构
稀疏约束
降维
Keywords
locality preserving projection
linear reconstruction
sparse constraint
dimensionality reduction
分类号
O211.67 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于全局-局部保持投影的稀疏降维方法
江粼
房小兆
滕少华
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
1
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