基于马氏距离度量的局部线性嵌入算法

• 作者: 张兴福 黄少滨
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 局部线性嵌入 流形学习 降维 图像识别
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 318-324
• 分类号: TP181|TP391.4
• 字数: 4528字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2012.02.020

摘要

局部线性嵌入算法(LLE)中常用欧氏距离度量样本间相似度.而对于图像等高维数据,欧氏距离不能准确体现样本间的相似程度.文中提出基于马氏距离度量的局部线性嵌入算法(MLLE).算法首先从现有样本中学习到一个马氏度量,然后在LLE算法的近邻选择、现有样本及新样本降维过程中用马氏度量作为相似性度量.将MLLE算法及其它典型的流形学习算法在ORL和USPS数据库上进行对比实验,结果表明MLLE算法具有良好的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄少滨	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	55	319	10.0	15.0
2	张兴福	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	4	25	3.0	4.0