自适应稀疏表示引导的无监督降维

• 作者: 冯凯 岳琴 崔军彪 魏巍
• 来源期刊: 深圳大学学报（理工版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 稀疏表示 无监督学习 维度约简 机器学习 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 电子与信息科学
• 页码范围: 425-432
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 字数: 4967字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1249.2020.04425

摘要

挖掘并保持数据分布信息是无监督降维的核心问题,为解决传统无监督降维方法大多数只考虑数据分布的局部信息或者全局信息,数据分布信息在低维空间难以保持的缺点,提出一种同时考虑数据分布的全局和局部信息的自适应稀疏表示引导的无监督降维(adaptive sparse representation guided unsupervised dimensionality reduction,ASR_UDR)方法.用稀疏表示挖掘高维空间数据分布的全局信息,通过约束投影后的数据保持图上的平滑性,挖掘数据分布的局部信息,并将这两个过程统一到一个框架中,使之相辅相成,实现数据分布信息的自适应挖掘和数据降维.在WarpAR10P、USPS、MultiB、DLBCLA和DLB-CLB数据集上的实验结果表明,与已有的同类无监督降维方法相比,所提方法在显著减少数据维数的同时,可更好地提升后续学习算法的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏巍	山西大学计算机与信息技术学院	13	82	5.0	8.0
5	冯凯	山西大学计算机与信息技术学院	10	3	1.0	1.0
9	崔军彪	山西大学计算机与信息技术学院	5	7	2.0	2.0
10	岳琴	山西大学计算机与信息技术学院	1	0	0.0	0.0