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R1范数约束的流形正则化最优均值主成分分析算法
被引量：
1
1
作者
卢桂馥
邹健
王勇
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第9期2050-2053,共4页
基于R1范数的主成分分析(R1-PCA)是一种鲁棒的主成分分析算法.但是R1-PCA并没有考虑样本间的流形结构;另外,由于R1-PCA是基于L2范数来对样本进行中心化的,使得其样本均值对于R1-PCA而言不是最优的.对此,提出一种R1范数约束的流形正则化...
基于R1范数的主成分分析(R1-PCA)是一种鲁棒的主成分分析算法.但是R1-PCA并没有考虑样本间的流形结构;另外,由于R1-PCA是基于L2范数来对样本进行中心化的,使得其样本均值对于R1-PCA而言不是最优的.对此,提出一种R1范数约束的流形正则化最优均值主成分分析(R1-MRPCAOM)算法.通过把流形正则化项加入到R1-PCA的目标函数中,使得R1-M RPCAOM能保持样本的流形结构;通过把均值作为待求解的变量,从而给出相对于R1-M RPCAOM的最优均值.利用半二次优化技术,设计一种求解R1-MRPCAOM的高效算法并证明了其收敛性.在数据库上的实验表明,R1-MRPCAOM比传统的PCA和R1-PCA有着更好的性能.
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关键词
主成分分析
流形正则化
鲁棒
半二次优化
r1范数
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职称材料
题名
R1范数约束的流形正则化最优均值主成分分析算法
被引量：
1
1
作者
卢桂馥
邹健
王勇
机构
安徽工程大学计算机与信息学院
中航华东光电有限公司
南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第9期2050-2053,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61572033
71371012)资助
+1 种基金
安徽高校自然科学研究项目(重大项目)(KJ2015ZD08)资助
教育部人文社会科学规划项目(13YJA630098)资助
文摘
基于R1范数的主成分分析(R1-PCA)是一种鲁棒的主成分分析算法.但是R1-PCA并没有考虑样本间的流形结构;另外,由于R1-PCA是基于L2范数来对样本进行中心化的,使得其样本均值对于R1-PCA而言不是最优的.对此,提出一种R1范数约束的流形正则化最优均值主成分分析(R1-MRPCAOM)算法.通过把流形正则化项加入到R1-PCA的目标函数中,使得R1-M RPCAOM能保持样本的流形结构;通过把均值作为待求解的变量,从而给出相对于R1-M RPCAOM的最优均值.利用半二次优化技术,设计一种求解R1-MRPCAOM的高效算法并证明了其收敛性.在数据库上的实验表明,R1-MRPCAOM比传统的PCA和R1-PCA有着更好的性能.
关键词
主成分分析
流形正则化
鲁棒
半二次优化
r1范数
Keywords
p
r
incipal component analysis
manifold
r
eguladzation
r
obust
half quad
r
atic
r
1
no
r
m
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
R1范数约束的流形正则化最优均值主成分分析算法
卢桂馥
邹健
王勇
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016
1
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