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摘要:
针对现有数据降维算法不能同时利用标记样本和无标记样本的问题,提出一种半监督局部保留投影降维方法.定义类间相似度和类内相似度,同时最大化类间分离度、最小化类内分离度,保持样本总体结构和局部结构,从而提高数据降维的效果.在人工数据集、UCI数据库和Olivetti人脸库中的测试结果表明,该方法的识别率较高.
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抗噪的有监督局部保留投影降维算法
数据降维
绝对值距离
鲁棒性
欧式距离
分类
基于权值的局部保持半监督降维算法
半监督降维
距离权值
局部结构
成对约束
抗噪的有监督局部保留投影降维算法
数据降维
绝对值距离
鲁棒性
欧式距离
分类
基于非线性动态全局局部保留投影算法的化工过程故障检测
非线性
构造多项式映射
动态
全局局部保留投影
故障检测
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 半监督的局部保留投影降维方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 数据降维 半监督 局部结构 全局结构 相似度 分离度
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 181-183
页数 分类号 TP18
字数 3049字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.06.059
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 陈秀宏 江南大学数字媒体学院 90 480 12.0 17.0
2 谈锐 江南大学数字媒体学院 2 9 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据降维
半监督
局部结构
全局结构
相似度
分离度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
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