【摘 要】
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高斯过程隐变量模型是近年来新兴的无监督降维方法,它可以找到高维数据的低维流形结构.但是由于高斯过程隐变量模型是无监督的概率降维方法,所以当数据集中的样本有类别标记信息
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高斯过程隐变量模型是近年来新兴的无监督降维方法,它可以找到高维数据的低维流形结构.但是由于高斯过程隐变量模型是无监督的概率降维方法,所以当数据集中的样本有类别标记信息时,高斯过程隐变量模型不能利用这些监督信息,实现分类的任务.为了使高斯过程隐变量模型可以处理分类任务,文中提出了一种监督的高斯过程隐变量模型分类模型.通过最大化后验似然的方法确定观测数据在隐空间的坐标,同时可以完成分类任务.实验结果证明了该模型可以有效地用于分类.
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