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融合局部和全局结构的流形学习
被引量:
2
1
作者
黄鸿
李见为
冯海亮
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期626-632,共7页
提出了一种融合局部与全局结构的保持嵌入(LGPE)算法。该方法首先假定目标空间的整体映射函数,然后结合数据的全局几何结构分布信息进行数据重构,最后通过最小化准则函数来得到嵌入高维空间的低维子流形。LGPE方法在保持数据局部结构的...
提出了一种融合局部与全局结构的保持嵌入(LGPE)算法。该方法首先假定目标空间的整体映射函数,然后结合数据的全局几何结构分布信息进行数据重构,最后通过最小化准则函数来得到嵌入高维空间的低维子流形。LGPE方法在保持数据局部结构的同时保留了全局结构信息,在信噪比为10dB的稀疏Swiss-roll(N=400)和COIL-20多姿态数据集上都取得了较好的维数约简效果。与其他局部流形学习方法相比,该方法在AT&T人脸图像库中,当嵌入特征矢量维数d<40时,其识别率提高了约15%。在人工与真实数据库的实验结果表明,本文方法对噪声和稀疏数据具有较好的鲁棒性。
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关键词
维数约简
流形学习
全局几何结构
局部
全局
保持嵌入
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职称材料
题名
融合局部和全局结构的流形学习
被引量:
2
1
作者
黄鸿
李见为
冯海亮
机构
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
重庆工学院教授流动站
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期626-632,共7页
基金
重庆市自然科学基金资助项目(No.CSTC2006BB215
No.CSTC2008BB2160)
文摘
提出了一种融合局部与全局结构的保持嵌入(LGPE)算法。该方法首先假定目标空间的整体映射函数,然后结合数据的全局几何结构分布信息进行数据重构,最后通过最小化准则函数来得到嵌入高维空间的低维子流形。LGPE方法在保持数据局部结构的同时保留了全局结构信息,在信噪比为10dB的稀疏Swiss-roll(N=400)和COIL-20多姿态数据集上都取得了较好的维数约简效果。与其他局部流形学习方法相比,该方法在AT&T人脸图像库中,当嵌入特征矢量维数d<40时,其识别率提高了约15%。在人工与真实数据库的实验结果表明,本文方法对噪声和稀疏数据具有较好的鲁棒性。
关键词
维数约简
流形学习
全局几何结构
局部
全局
保持嵌入
Keywords
dimensionality reduction
manifold learning
global geometric structure
Local and Global Preserving Embedding (LGPE)
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
融合局部和全局结构的流形学习
黄鸿
李见为
冯海亮
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
2
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