| 基于判别正则化的局部保留投影 |
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| 引用本文： | 高云龙,胡康立,钟淑鑫,潘金艳,张逸松.基于判别正则化的局部保留投影[J].控制理论与应用,2020,37(10):2198-2208. |
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| 作者姓名： | 高云龙 胡康立 钟淑鑫 潘金艳 张逸松 |
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| 作者单位： | 厦门大学航空航天学院,福建厦门361102;厦门大学航空航天学院,福建厦门361102;华南理工大学计算机科学与工程学院,广东广州510006;厦门大学航空航天学院,福建厦门361102;中山大学数据科学与计算机学院,广东广州510006;集美大学信息工程学院,福建厦门363102 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61203176), 福建省自然科学基金项目(2013J05098, 2016J01756) |
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| 摘 要： | 局部保留投影（Locality preserving projections，LPP）是一种常用的线性化流形学习方法，其通过线性嵌入来保留基于图所描述的流形数据本质结构特征，因此LPP对图的依赖性强，且在嵌入过程中缺少对图描述的进一步分析和挖掘。当图对数据本质结构特征描述不恰当时，LPP在嵌入过程中不易实现流形数据本质结构的有效提取。为了解决这个问题，本文在给定流形数据图描述的条件下，通过引入局部相似度阈值进行局部判别分析，并据此建立判别正则化局部保留投影（简称DRLPP）。该方法能够在现有图描述的条件下，有效突出不同流形结构在线性嵌入空间中的可分性。在人造合成数据集和实际标准数据集上对DRLPP以及相关算法进行对比实验，实验结果证明了DRLPP的有效性。
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| 关 键 词： | 局部保留投影 流形学习 局部相似度阈值 图描述 特征提取 |
| 收稿时间： | 2019/12/23 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/3/18 0:00:00 |
Discriminant and regularization locality preserving projections |
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| GAO Yun-long,HU Kang-li,ZHONG Shu-xin,PAN Jin-yan and ZHANG Yi-song.Discriminant and regularization locality preserving projections[J].Control Theory & Applications,2020,37(10):2198-2208. |
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| Authors: | GAO Yun-long HU Kang-li ZHONG Shu-xin PAN Jin-yan and ZHANG Yi-song |
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| Affiliation: | Xiamen University, School of Aerospace Engineering,Xiamen University, School of Aerospace Engineering,Xiamen University, School of Aerospace Engineering,Jimei University, Information Engineering College,Xiamen University, School of Aerospace Engineering |
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