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高斯过程隐变量模型是最近提出的比较流行的无监督降维方法。但是，它是一种无监督的机器学习算法，没有突出类结构，使得结果不能有效地表示类别信息。因此，提出一种利用判别特征值对高斯过程隐变量模型进行加权的算法，该算法不仅能够加强模型在低维流形上的判别性，而且能很好地保持类内的流形结构。
基于判别特征加权的GPLVM算法
【摘 要】
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高斯过程隐变量模型是最近提出的比较流行的无监督降维方法。但是，它是一种无监督的机器学习算法，没有突出类结构，使得结果不能有效地表示类别信息。因此，提出一种利用判别特征值
【机 构】
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西安电子科技大学电子工程学院
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2009年3期
【基金项目】
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本文受新世纪优秀人才支持计划（No.NCET-04-0948）,教育部长江学者和创新团队支持计划（No.IRT0645）,国家自然科学基金（No.60702061）资助.
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