在机器学习和模式识别中，降维能够显著提升分类器的判别性能与效率。比率和（Ratio Sum， RS）是线性判别分析（Linear Discriminant Analys......

聚类分析是一种重要的数据分析工具,它根据相似度将数据组织到群集或组中,从而揭示数据的类别属性。最近,很多多核聚类方法被提出,......

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针对传统的局部保持投影算法(LPP)直接使用数据的原始空间信息导致选取近邻不准确,以及LPP算法投影时忽略数据类别信息的问题,提出......

对机器学习和数据挖掘等领域进行研究的目的之一是通过对高维数据的分析和处理来探寻隐藏在其中的内部规律;但是由于现实世界的复......

极小极大标签传播是一种半监督分类方法,具有时间复杂度低的优势.该方法需要利用K近邻图构建稀疏相似度矩阵,对于不同的数据,如何......

在局部线性嵌入算法（LLE）中寻找最优近邻数常用试凑法进行搜索,需要大量的时间才能得到最优结果.为此提出基于自适应近邻的局部线性......