【摘 要】
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传统的机器学习算法把数据表示成向量的形式进行处理，而现实世界许多应用中的数据都是以张量形式存在的，如图像、视频数据等，如果将这些本质上非向量形式的数据强制转换成向量表
【机 构】
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苏州大学计算机学院,江苏师范大学计算机学院
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传统的机器学习算法把数据表示成向量的形式进行处理，而现实世界许多应用中的数据都是以张量形式存在的，如图像、视频数据等，如果将这些本质上非向量形式的数据强制转换成向量表示，不仅会产生维数灾难和和小样本问题，而且会破坏数据本身的内部空间排列结构，不利于发现数据的好的低维表示。判别邻域嵌入（discriminantneighborhoodembedding，DNE）是比较流行的面向向量的判别分析方法，在改进DNE算法的基础上，提出了面向张量数据的局部一致保持的邻域嵌入张量判别学习（neighborhood-em
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