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局部保持多投影向量Fisher判别分析算法
引用本文:张召,业宁,业巧林.局部保持多投影向量Fisher判别分析算法[J].计算机学报,2010,33(5).
作者姓名:张召  业宁  业巧林
作者单位:1. 南京林业大学信息科学技术学院,南京,210037
2. 南京林业大学信息科学技术学院,南京,210037;山东大学计算机科学与技术学院,济南,250100
3. 南京理工大学计算机科学与技术学院,南京,210094
基金项目:江苏省自然科学基金(BK2009393);;国家自然科学基金(30671639);;江苏省高校科技创新计划项目(164070265);;南京林业大学科技创新项目(2009106);;2009年江苏省研究生创新基金(CX09S_013Z)资助~~
摘    要:特征选择是在损失较少信息的情况下处理高维图像数据的关键技术,是高维数据预处理的重要步骤.通过引入Fisher判别分析(Fisher Discriminant Analysis,FDA)和典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)的思想,采用以样本的类标号形式给出的先验信息,考虑样本数据的局部性,提出了一种监督的基于Fisher判别信息的局部保持多投影向量分析方法(Locality Preserving Multi-projection Vector Fisher Discriminant Analysis,LPMVF).通过定义新准则,LPMVF具有以下优点:(1)便于计算,可有效避免奇异性;(2)借助标准核映射,可快速将LPMVF推广到非线性的特征空间;(3)与CCA算法类似,LPMVF最终得到一对投影变换,可有效嵌入样本数据,可将原始数据投影成一系列有用的特征形式,并使数据的投影在嵌入空间中更具可分离性;(4)与局部化的Fisher判别分析(Local Fisher Discriminant Analysis,简称LFDA)相比,LPMVF也能够有效保持数据样本间...

关 键 词:局部保持  多投影向量  特征选择  分类  判别分析  

Locality Preserving Multi-Projection Vector Fisher Discriminant Analysis
ZHANG Zhao,YE Ning,YE Qiao-Lin.Locality Preserving Multi-Projection Vector Fisher Discriminant Analysis[J].Chinese Journal of Computers,2010,33(5).
Authors:ZHANG Zhao  YE Ning  YE Qiao-Lin
Institution:School of Information Science and Technology/a>;Nanjing Forestry University/a>;Nanjing 210037;School of Computer Science and Technology/a>;Shandong University/a>;Jinan 250100;School of Computer Science and Technology/a>;Nanjing University of Science and Technology/a>;Nanjing 210094
Abstract:Feature selection has been an important preprocessing step in high-dimensional image data analysis without losing much intrinsic information.By introducing the ideas of Fisher Discriminant Analysis(FDA) and Canonical Correlation Analysis(CCA),the paper discusses the supervised feature selection problem where samples are accompanied with class labels and proposes a new Locality Preserving Multi-projection Vector Fisher Discriminant Analysis algorithm called LPMVF.LPMVF takes the local structure of the origin...
Keywords:locality preservation  multi-projection vector  feature selection  classification  discriminant analysis  
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