应用谱回归和图正则最小二乘回归的数据降维

• 作者: 林嘉雯 毛政元 简彩仁 翁谦
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 谱回归 图正则最小二乘回归 降维 聚类
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 81-84,96
• 页数: 5页
• 分类号: TP311|TP371
• 字数: 3357字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1507-0300

摘要

数据降维对于提高高维数据处理的效率具有重要意义,稀疏编码是目前受到广泛关注的主流降维方法.针对该方法在降维过程中不能保持样本空间几何结构信息的不足,提出一种基于谱回归和图正则最小二乘回归的改进方案,以2个图像数据集和2个基因表达数据集为样本的实验表明该方法优于未加改进的稀疏编码降维法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	简彩仁	厦门大学嘉庚学院	18	17	2.0	3.0
2	翁谦	福州大学经济与管理学院	9	14	2.0	3.0
11	林嘉雯	福州大学数学与计算机科学学院	9	27	3.0	5.0
12	毛政元	福州大学福建省空间信息工程研究中心	27	181	8.0	12.0