【摘 要】
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在对样本数据进行降维时,子空间学习模型无法揭示数据结构和处理训练样本外的新样本。提出一种融合表示学习和嵌入子空间学习的降维方法。将低秩表示、加权稀疏表示和低维子
【基金项目】
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重庆市自然科学基金(cstc2018jcyjAX0344)。
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在对样本数据进行降维时,子空间学习模型无法揭示数据结构和处理训练样本外的新样本。提出一种融合表示学习和嵌入子空间学习的降维方法。将低秩表示、加权稀疏表示和低维子空间学习构建到一个统一的框架中,并采用交替优化策略,实现数据表示系数矩阵和数据投影矩阵的同时学习和相互优化,最终达到重建效果最优的降维精度。在3个数据库上的实验结果表明,与PCA、NPE、LRPP等主流方法相比,该方法不仅可以解决无法训练新样本的问题,而且具有较优的分类性能。
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