【摘 要】
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多观测样本分类问题中，样本表示成流形上的点，针对如何利用多观测样本的流形结构提高其分类性能的问题，提出非一致相似测度的Graph表示多观测样本分类算法。首先综合数据的全局
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61071199);河北省自然科学基金(F2010001297);第二批中国博士后科学基金特别资助(200902356)
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多观测样本分类问题中，样本表示成流形上的点，针对如何利用多观测样本的流形结构提高其分类性能的问题，提出非一致相似测度的Graph表示多观测样本分类算法。首先综合数据的全局与局部结构特性，构造一个非一致相似测度，非一致相似测度主要考虑类内和类间差别，能有效地体现数据实际聚类的分布特性；其次构造非一致相似测度Graph，进而得到样本之间的相似度矩阵，然后通过一个格拉斯曼联合核把最佳投影的计算转化成寻找瑞利熵的最大特征向量问题，进而得到投影矩阵。最后将本征流形上的点投影到另一个流形上，使用最近邻分类器完成分类。
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