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原信息与映射信息组合的多核学习降维方法
原信息与映射信息组合的多核学习降维方法
作者:
李旭
王士同
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
流形学习
核方法
多核学习
原信息
映射空间
摘要:
对于一些降维算法来说,数据的流形结构会对其降维效果造成很大影响.针对已有的多核学习降维算法没有考虑到保持数据流形结构这一问题,在其基础上提出了一种新的多核学习降维方法.其实质是由于数据通过映射函数投影到高维空间,在这个过程中可能会造成数据流形结构的扭曲,为了保持原数据的流形结构,从原数据中选择全部或局部信息与映射空间信息进行组合,从而使得在高维投影空间中能够较好地保存原数据的流形结构,减小因数据在映射空间中产生扭曲而对降维结果造成的影响.原信息与特征信息组合的方法最终将表示为核之间的耦合,并可以通过原多核学习框架的优化方法进行优化得到其核权重系数.实验证明,通过使用新方法,使用少量的特征也能够达到不错的效果,同时在时间效率上较原多核学习框架的方法也有所提高.
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篇名
原信息与映射信息组合的多核学习降维方法
来源期刊
计算机科学与探索
学科
工学
关键词
流形学习
核方法
多核学习
原信息
映射空间
年,卷(期)
2019,(2)
所属期刊栏目
人工智能与模式识别
研究方向
页码范围
310-321
页数
12页
分类号
TP181
字数
10131字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
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被引次数
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1
王士同
江南大学数字媒体学院
528
3424
23.0
37.0
2
李旭
江南大学数字媒体学院
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6
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2.0
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研究去脉
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计算机科学与探索
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-9418
CN:
11-5602/TP
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-560
创刊时间:
2007
语种:
chi
出版文献量(篇)
2215
总下载数(次)
4
总被引数(次)
10748
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