期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
子模式判别型半监督非线性维数减少算法
1
作者
张召
业宁
+2 位作者
杜辉
沈丽容
张贤涛
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期593-603,共11页
维数减少是在损失较少特征信息的条件下处理高维图像数据的关键技术,已成为高维数据处理中的热点问题.样本的类内和类间散度判别信息被用于判断当前样本对属于相同类还是不同类,同时考虑未标签样本对算法性能的影响,提出了一种判别型半...
维数减少是在损失较少特征信息的条件下处理高维图像数据的关键技术,已成为高维数据处理中的热点问题.样本的类内和类间散度判别信息被用于判断当前样本对属于相同类还是不同类,同时考虑未标签样本对算法性能的影响,提出了一种判别型半监督非线性维数减少算法(discriminativesemi-supervised nonlinear dimensionality reduction,DSSNDR),可有效避免奇异性.DSSNDR采用高斯核和多项式核组合得到的混合核,将原始数据以一系列"有用的"特征形式投影到一个较低维的嵌入空间,便于分类,同时能够保持已标签和未标签样本的内部特征,可有效执行半监督学习.引入样本数据的子模式,将DSSNDR推广到子模式特征空间下的非线性方法,简称Sp-DSSNDR,进一步增强了DSSNDR的学习能力,提高分类精度.多个典型数据集上的分类和可视化实验表明,不同类的样本数据的投影在DSSNDR和Sp-DSSNDR构造的特征空间中存在较少的混叠现象,具有更好的可分离性.当维数被减少到较低水平时,本文算法几乎总是取得最好的结果,甚至超过了经典的主成分分析(PCA),核主成分分析(KPCA)和核Fisher判别分析(KFD)算法.
展开更多
关键词
半监督学习
子模式
维数减少
特征子空间
判别分析
下载PDF
职称材料
题名
子模式判别型半监督非线性维数减少算法
1
作者
张召
业宁
杜辉
沈丽容
张贤涛
机构
南京林业大学信息科学技术学院
山东大学计算机科学与技术学院
山东枣庄学院电子工程系
出处
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期593-603,共11页
基金
国家自然科学基金(30671639)
江苏省自然科学基金(BK2009393)
+2 种基金
江苏省高校科技创新计划(164070265)
江苏省研究生创新基金
南京林业大学科技创新项目
文摘
维数减少是在损失较少特征信息的条件下处理高维图像数据的关键技术,已成为高维数据处理中的热点问题.样本的类内和类间散度判别信息被用于判断当前样本对属于相同类还是不同类,同时考虑未标签样本对算法性能的影响,提出了一种判别型半监督非线性维数减少算法(discriminativesemi-supervised nonlinear dimensionality reduction,DSSNDR),可有效避免奇异性.DSSNDR采用高斯核和多项式核组合得到的混合核,将原始数据以一系列"有用的"特征形式投影到一个较低维的嵌入空间,便于分类,同时能够保持已标签和未标签样本的内部特征,可有效执行半监督学习.引入样本数据的子模式,将DSSNDR推广到子模式特征空间下的非线性方法,简称Sp-DSSNDR,进一步增强了DSSNDR的学习能力,提高分类精度.多个典型数据集上的分类和可视化实验表明,不同类的样本数据的投影在DSSNDR和Sp-DSSNDR构造的特征空间中存在较少的混叠现象,具有更好的可分离性.当维数被减少到较低水平时,本文算法几乎总是取得最好的结果,甚至超过了经典的主成分分析(PCA),核主成分分析(KPCA)和核Fisher判别分析(KFD)算法.
关键词
半监督学习
子模式
维数减少
特征子空间
判别分析
Keywords
semi-supervised learning
,
sub-pattern
,
dimensionality reduction
,
feature subspace
,
discriminant analysis
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
子模式判别型半监督非线性维数减少算法
张召
业宁
杜辉
沈丽容
张贤涛
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2009
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部