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流形学习的一个目标是寻找一个映射,使得邻域内不同类数据点之间的边界最大化。观察数据点映射后在子空间内使得同类数据点更聚集,而不同类数据点更分类。基于这个目标,提出了一种判别映射分析的算法,并将其应用于叶片分类中,该算法能够得到数据较优的判别分类特征,适用于样本分类。在瑞典植物叶片数据库上进行了试验验证,结果表明该方法是有效可行的。