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摘要:
针对局部保留映射(LPP)算法不能提供数据集的差异信息问题,提出一种基于QR分解的扩展有监督LPP算法.该方法对训练数据矩阵进行QR分解,采用有监督的LPP算法进行降维,利用类别信息对降维后的数据进行Fisher线性判别式分析,得到最终的映射矩阵以提高判别性能.实验结果表明,该方法较主成分分析法和LPP方法有更好的判别性能.
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文献信息
篇名 基于QR分解的扩展监督局部保留映射
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 主成分分析 局部保留映射 QR分解 Fisher线性判别式
年,卷(期) 2010,(12) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 198-199,203
页数 分类号 TP18
字数 3083字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.12.068
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 江艳霞 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 21 69 6.0 7.0
2 刘子龙 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 37 107 6.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
主成分分析
局部保留映射
QR分解
Fisher线性判别式
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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