基于低秩稀疏图的结构保持投影算法

在图嵌入理论框架下,能够较好地揭示数据本质特性的图在一些维数约简方法中起到关键性的作用。基于稀疏表示和低秩表示方法,构建了一种低秩稀疏图,能够同时揭示数据的局部结构信息和全局结构信息。然后,利用图嵌入理论方法使这些特性在线性投影的过程中得以保持不变,从而学习出高维数据有效的低维嵌入。在标准的人脸和手写数字数据集(ORL,Yale,PIE,MNIST)上进行实验,同传统的图嵌入方法比较,结果表明了算法的有效性。

基于潜在低秩图判别分析的高光谱分类

提出一种基于潜在低秩图判别分析(LatLGDA)算法,利用数据的自表示对数据的列表示系数矩阵和行表示系数矩阵同时施加低秩约束,得到保留数据结构的亲和矩阵,再与图嵌入模型相结合实现高光谱图像的流形降维并进行分类。与其他基于稀疏图或稀疏低秩图的高光谱特征提取算法相比,LatLGDA可利用数据的行信息弥补列信息的不足或缺失,对噪音的抗干扰能力更强,在真实数据集上的实验结果表明,LatLGDA算法具有较高的分类精度和运算效率,应用前景广阔。