【摘 要】
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为探索高维数据本质结构和低维表示，并避免一般流形学习中测试数据不能显式降维的不足，提出基于局部和全局映射函数的流形降维空间球形覆盖分类算法。该算法首先抽象融合局部和
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61071199)资助
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为探索高维数据本质结构和低维表示，并避免一般流形学习中测试数据不能显式降维的不足，提出基于局部和全局映射函数的流形降维空间球形覆盖分类算法。该算法首先抽象融合局部和全局信息映射模型，分别优化局部拉普拉斯矩阵和全局拉普拉斯矩阵，通过对局部和全局拉普拉斯矩阵进行特征值分解，得到训练样本的低维表示。然后借助核映射获取测试样本的低维表示。最后在低维空间建立球形覆盖分类模型，实现目标分类。在MNIST手写体数据集、YaleB和AR人脸数据集上的实验表明文中算法的有效性，证明其在实际应用领域具有一定价值。
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