基于判别最小二乘回归的局部保留子空间学习算法

• 作者: 周小雯 张小洪 杨丹 杨旭
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 数据降维 最小二乘回归 特征提取 子空间学习
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3134-3137
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.10.059

摘要

针对稀疏表示能够有效提取出相同类内部样本间和不同类之间的稀疏性,却具有高复杂度求解过程和存在丢失数据结构关键信息的缺点进行了研究,提出了判别最小二乘局部保持投影(DLSLPP)算法.DLSLPP算法利用最小二乘回归充分而完整地提取了数据之间的结构信息,同时利用最小二乘回归具有数值解的优势降低了算法的复杂度.此外,DLSLPP算法采用不同于传统算法的新型加权平均方式构造数据代表样本,增强了算法的判别能力.在四个图像分类数据集和四种算法上的对比实验表明DLSLPP算法能够达到十分优异的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张小洪	重庆大学软件学院	67	1102	17.0	32.0
2	杨丹	重庆大学软件学院	129	2000	24.0	39.0
3	杨旭	重庆大学软件学院	20	268	11.0	16.0
4	周小雯	重庆大学软件学院	1	0	0.0	0.0