半监督局部维数约减

• 作者: 尹学松 胡恩良
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 成对约束 局部信息 维数约减 判别分析算法
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 1615-1624
• 分类号: TP391.41
• 字数: 7030字
• 语种: 中文

摘要

在挖掘和分析高维数据任务中,有时只能获得有限的成对约束信息(must-link约束和cannot-link约束),由于缺乏数据类标号信息,监督维数约减方法常常不能得到满意的结果.在这种情况下,使用大量的无标号样本可以提高算法的性能.文中借助于成对约束信息和大量无标号样本,提出半监督局部维数约减方法(SLDR).SLDR集成数据的局部信息和成对约束寻找一个最优投影,当数据被投影到低维空间时,不仅cannot-link约束中样本点对之间距离更远、must-link约束中样本点对之间距离更近,数据的内在几何信息还被保持.而且SLDR能推广为非线性方法,使之能够适应非线性数据的维数约减.在各种数据集上的实验结果充分验证了所提出算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹学松	南京航空航天大学信息科学与技术学院	4	119	2.0	4.0
5	胡恩良	南京航空航天大学信息科学与技术学院	4	119	2.0	4.0