判别正则化谱回归

• 作者: 相文楠 赵建立
• 来源期刊: 聊城大学学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: 谱回归 降维 正则化技术
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 基础科学研究
• 页码范围: 28-33,80
• 分类号: TP391
• 字数: 4971字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6634.2011.04.007

摘要

谱回归（SR）算法是一种正则化的降维方法,通过学习获得回归框架下的嵌入函数,使其避免了稠密矩阵分解的问题.但是在谱回归的构图中,更加关注于类内信息,而忽视了很重要的类间信息.为此,提出一种新的降维算法——判别正则化谱回归（DRSR）.它将数据集的判别信息和流行结构同时嵌入到正则项的构造中,期望使输出结果即保持同类样本间的内在邻近关系,同时又能将不同类的近邻样本尽可能分得开.最后,分析了这种算法的优缺点,并在两个常用的数据集（Yale和wine）上验证了算法的可行性及有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵建立	聊城大学数学科学学院	81	158	6.0	8.0
2	相文楠	聊城大学数学科学学院	3	14	2.0	3.0