基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
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.
推荐文章
基于稀疏表示的半监督降维方法
降维
连接性与权重
稀疏表示
边约束
半监督模糊Fisher降维分析
模糊隶属度
主成分分析
局部Fisher判别分析
广义特征值问题
一种基于半监督降维的聚类算法
半监督降维
成对约束
半监督聚类
机器学习
半监督的局部保留投影降维方法
数据降维
半监督
局部结构
全局结构
相似度
分离度
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
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
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (17)
共引文献  (86)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (1)
二级引证文献  (3)
1977(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2007(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2008(4)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(1)
2011(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
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)
102
总被引数(次)
390217
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导