基于判别正则化的局部保留投影
高云龙1
胡康立2
钟淑鑫3
潘金艳4
张逸松1
1.厦门大学航空航天学院,福建厦门3611022.厦门大学航空航天学院,福建厦门361102;华南理工大学计算机科学与工程学院,广东广州5100063.厦门大学航空航天学院,福建厦门361102;中山大学数据科学与计算机学院,广东广州5100064.集美大学信息工程学院,福建厦门363102
摘要：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
资助基金：国家自然科学基金(61203176)福建省自然科学基金(2013J05098)福建省自然科学基金(2016J01756)
论文发表日期：2020-10-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 2198-2208 )
英文信息