基于判别正则化的局部保留投影

• 作者: 张逸松 潘金艳 胡康立 钟淑鑫 高云龙
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 局部保留投影 流形学习 局部相似度阈值 图描述 特征提取
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 2198-2208
• 页数: 11页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2020.91015

摘要

局部保留投影(LPP)是一种常用的线性化流形学习方法,其通过线性嵌入来保留基于图所描述的流形数据本质结构特征,因此LPP对图的依赖性强,且在嵌入过程中缺少对图描述的进一步分析和挖掘.当图对数据本质结构特征描述不恰当时,LPP在嵌入过程中不易实现流形数据本质结构的有效提取.为了解决这个问题,本文在给定流形数据图描述的条件下,通过引入局部相似度阈值进行局部判别分析,并据此建立判别正则化局部保留投影(简称DRLPP).该方法能够在现有图描述的条件下,有效突出不同流形结构在线性嵌入空间中的可分性.在人造合成数据集和实际标准数据集上对DRLPP以及相关算法进行对比实验,实验结果证明了DRLPP的有效性.