改进的 LLE算法在图像分类中的应用

• 作者: 孙周宝 郭海凤
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 局部线性嵌入 图像检索 降维 近邻因子
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 256-258,302
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3211字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.12.062

摘要

局部线性嵌入算法LLE（ Locally Linear Embedding）可以有效地对图像的高维特征进行降维。针对处理样本分布不均匀及近邻因子选择时会出现的问题，在对高维数据降维时，近邻点的选择采用计算测地线距离而非传统的局部欧式距离，且近邻点的个数选择进行预先优化以达到更好的降维效果。实验表明，改进后的LLE算法具有更好的分类精确度，在图像分类过程中比单纯的LLE算法具有更好的分类性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭海凤	河海大学计算机与信息学院	6	12	2.0	2.0
5	孙周宝	河海大学计算机与信息学院	3	6	2.0	2.0