典型文献
一种基于局部保持的图嵌入有监督降维方法
文献摘要：
为了能够在降维时,保持数据的全局结构和局部流形信息并利用数据的类别信息来保持数据的判别信息,提出一种新的基于局部保持的图嵌入有监督降维算法.从基于流形学习的图嵌入方法入手,结合最小化重构误差的主成分分析思想,生成一个判别图,可以保持数据的判别性和局部流形结构,然后结合图嵌入方法,通过一个平衡因子去平衡数据的全局结构和局部流形之间的权重,最终得到一个低维投影.通过该方法得到的低维投影既能较好地保持数据的判别性,也让数据的全局结构和局部流形信息得以保留.通过对多种人脸图像和手写数字数据集进行大量的实验,结果表明,该方法实现了较低降维维度并且取得了最好的分类准确率,在特征提取方面,其分类识别效果优于传统降维算法.
文献关键词：
有监督降维算法;图嵌入;局部保持;特征提取;流形学习;人脸识别;主成分分析;线性判别分析
中图分类号：
作者姓名：
颜伟泰
作者机构：
南京理工大学,江苏 南京 210094
文献出处：
引用格式：
[1]颜伟泰-.一种基于局部保持的图嵌入有监督降维方法)[J].现代电子技术,2022(21):50-56
A类：
有监督降维算法
B类：
局部保持,图嵌入,降维方法,保持数据,全局结构,类别信息,流形学习,重构误差,分析思想,判别性,局部流形结构,平衡因子,低维,人脸图像,手写数字,字数,维维,分类准确率,分类识别,人脸识别,线性判别分析
AB值：
0.283928
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
