摘要
高斯过程隐变量模型是最近提出的比较流行的无监督降维方法。但是,它是一种无监督的机器学习算法,没有突出类结构,使得结果不能有效地表示类别信息。因此,提出一种利用判别特征值对高斯过程隐变量模型进行加权的算法,该算法不仅能够加强模型在低维流形上的判别性,而且能很好地保持类内的流形结构。
Gaussian process latent variable model (GPLVM) is a popular manifold method recently proposed for dimensional reduction. However it cannot keep some class structure of datasets for it is an unsupervised learning method. A weighted GPLVM algorithm will be given using the discriminant features. This algorithm can approve an discrimiant results and keep good manifold in each class.
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第3期189-192,共4页
Computer Science
基金
新世纪优秀人才支持计划(No.NCET-04-0948)
教育部长江学者和创新团队支持计划(No.IRT0645)
国家自然科学基金(No.60702061)资助
关键词
高斯过程隐变量模型
因子分析
概率主成分分析
局部Fisher判别分析
Gaussian process latent variable model, Factor analysis, Probabilistic principal component analysis, Local Fisher discriminant analysis