留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

一种高性能改进型半监督维数约减算法

上一篇

下一篇

沈建国;. 一种高性能改进型半监督维数约减算法[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2015, 40(11). doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2015.11.022
引用本文: 沈建国;. 一种高性能改进型半监督维数约减算法[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2015, 40(11). doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2015.11.022
Citation:

一种高性能改进型半监督维数约减算法

  • 摘要: 针对局部重构和全局保持的半监督维数约减算法在对类内、类间关系进行处理时忽略了数据的局部性的缺点,以及增强的半监督局部Fisher判别分析算法在保持数据流形结构时忽略了数据流形结构局部性的缺点,提出一种改进型的半监督维数约减算法.该算法通过一种改进的热核权重来表示样本间距离的重要性,以此使得处于同一类簇的类内、类间关系更加得到重视,可以优先减少或加大处于同一类簇的类内或类间距离;此外在保持数据流形结构时,采用局部线性嵌入算法的思想,即要求低维空间里每个点的邻域线性重构关系和该点在高维空间里的邻域重构关系类似,并将数据流形结构的局部性考虑进去.实验结果表明,该算法在COIL20,Extended YaleB与CMU PIE等标准库上的分类性能比其他半监督维数约减算法更具优势.?更多还原
  • 加载中
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  420
  • HTML全文浏览数:  119
  • PDF下载数:  0
  • 施引文献:  0
出版历程

一种高性能改进型半监督维数约减算法

  • 无锡商业职业技术学院; 江苏省无线传感系统应用工程技术研究开发中心;

摘要: 针对局部重构和全局保持的半监督维数约减算法在对类内、类间关系进行处理时忽略了数据的局部性的缺点,以及增强的半监督局部Fisher判别分析算法在保持数据流形结构时忽略了数据流形结构局部性的缺点,提出一种改进型的半监督维数约减算法.该算法通过一种改进的热核权重来表示样本间距离的重要性,以此使得处于同一类簇的类内、类间关系更加得到重视,可以优先减少或加大处于同一类簇的类内或类间距离;此外在保持数据流形结构时,采用局部线性嵌入算法的思想,即要求低维空间里每个点的邻域线性重构关系和该点在高维空间里的邻域重构关系类似,并将数据流形结构的局部性考虑进去.实验结果表明,该算法在COIL20,Extended YaleB与CMU PIE等标准库上的分类性能比其他半监督维数约减算法更具优势.?更多还原

English Abstract

参考文献 (0)

目录

/

返回文章
返回