【摘 要】
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局部保持投影(LPP)是一种典型的降维方法,通过保持数据的内在几何结构,LPP能够获得潜在的判别能力。然而,传统LPP的性能取决于人工预定义的近邻图,并且严重依赖于最近邻标准在原始数据空间中的性能。因此本文提出了一种新的降维算法——自助型局部保持投影(sdLPP)。该方法首先执行LPP获得投影方向,然后在其变换的空间更新近邻图,并重复LPP。另外,本文还提出了一种改进的拉普拉斯打分(Laplaci
【出 处】
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Transactions of Nanjing University of Aeronautics & Astronau
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局部保持投影(LPP)是一种典型的降维方法,通过保持数据的内在几何结构,LPP能够获得潜在的判别能力。然而,传统LPP的性能取决于人工预定义的近邻图,并且严重依赖于最近邻标准在原始数据空间中的性能。因此本文提出了一种新的降维算法——自助型局部保持投影(sdLPP)。该方法首先执行LPP获得投影方向,然后在其变换的空间更新近邻图,并重复LPP。另外,本文还提出了一种改进的拉普拉斯打分(Laplacian score)标准作为算法迭代终止和判别力的参考。最后,在几个公共的UCI和人脸数据集上验证了该方法
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