【摘 要】
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为了充分挖掘样本内在的几何结构和蕴含的判别信息来指导样本数据分类,提出一种局部敏感的判别直推学习方法.该方法将局部敏感辨析（LSDA）的基本原理引入到直推学习中,在直推学
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院,温州大学物理与电子信息工程学院
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为了充分挖掘样本内在的几何结构和蕴含的判别信息来指导样本数据分类,提出一种局部敏感的判别直推学习方法.该方法将局部敏感辨析（LSDA）的基本原理引入到直推学习中,在直推学习的正则化框架中同时引入有助于分类的样本局部结构信息和判别信息,在判别信息指导下构建了类内图和类间图来刻画类内紧性和类间散性,从而在每个局部邻域中进一步最大化类间样本的间隔.同时,用数学的形式给出了目标函数的解析表达,在几个典型数据集上的实验结果表明,相较传统的基于图的半监督学习算法,该方法能取得更高的分类效果.
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