【摘 要】
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针对半监督分类过程中使用欧式距离选择样本的邻节点不能很好适应噪音或稀疏数据,导致算法分类精度下降问题,提出一种基于相对变换的RT-LapRLS算法。该方法利用相对变换距离对样本的近邻点进行选择,构造相对变换邻接图,在相对变换邻接图上构造流形正则项,最后用LapRLS算法得到分类函数。通过人工数据集和真实数据集上的实验验证了该算法的有效性,实验表明相比于欧式距离,相对变换距离可以减少数据稀疏以及噪音
【机 构】
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广东科贸职业学院信息工程系广东广州510640,中国电力科学研究院北京100192
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目(S2011040003481)
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针对半监督分类过程中使用欧式距离选择样本的邻节点不能很好适应噪音或稀疏数据,导致算法分类精度下降问题,提出一种基于相对变换的RT-LapRLS算法。该方法利用相对变换距离对样本的近邻点进行选择,构造相对变换邻接图,在相对变换邻接图上构造流形正则项,最后用LapRLS算法得到分类函数。通过人工数据集和真实数据集上的实验验证了该算法的有效性,实验表明相比于欧式距离,相对变换距离可以减少数据稀疏以及噪音对算法的影响,提高算法的鲁棒性。
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