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摘要:
现有的一些典型半监督降维算法,往往在利用标记信息的同时却忽略了样本数据本身的流形特征,或者是对流形特征使用不当,导致算法性能表现不佳并且应用领域狭窄.针对上述问题提出了半监督复杂结构数据降维方法,同时保持样本数据的全局与局部的流形特征.通过设置适当的目标函数,使算法结果能有更广泛的应用场合,实验证明了算法的有效性.
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文献信息
篇名 半监督复杂结构数据降维方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 半监督降维 流形假设 约束对 目标函数 聚类分析
年,卷(期) 2011,(35) 所属期刊栏目 数据库、信号与信息处理
研究方向 页码范围 135-138,241
页数 分类号 TP391.9
字数 5011字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.35.038
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 白清源 福州大学数学与计算机科学学院 22 108 7.0 9.0
2 陈斌辉 福州大学至诚学院计算机教研室 4 7 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
半监督降维
流形假设
约束对
目标函数
聚类分析
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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