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有监督的局部保留投影降维算法 总被引:7,自引:0,他引:7
针对局部保留投影(LPP)的非监督本质,提出一种称为有监督的局部保留算法(SLPP)的线性降维方法,它同时考虑类间分离性以及LPP中的局部保留特性.实验结果表明SLPP算法较其他算法优越.线性的SLPP算法还可通过使用核方法扩展到非线性的情况. 相似文献
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半监督降维方法的实验比较 总被引:5,自引:0,他引:5
半监督学习是近年来机器学习领域中的研究热点之一,已从最初的半监督分类和半监督聚类拓展到半监督回归和半监督降维等领域.目前,有关半监督分类、聚类和回归等方面的工作已经有了很好的综述,如Zhu的半监督学习文献综述.降维一直是机器学习和模式识别等相关领域的重要研究课题,近年来出现了很多将半监督思想用于降维,即半监督降维方面的工作.有鉴于此,试图对目前已有的一些半监督降维方法进行综述,然后在大量的标准数据集上对这些方法的性能进行实验比较,并据此得出了一些经验性的启示. 相似文献
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由于高维特征空间通常会导致不适定问题,针对高光谱影像的统计模式识别是非常艰巨的任务。随着波段数目的增加,高光谱影像分析则面临Hughes现象等障碍,因此促进了降维方法的发展,它能够有效处理有限训练样本下的高维数据集情形。降维算法的目标是在保持原始数据主要本征信息的同时获取高维数据样本的低维表示。为了能够有效解决高光谱影像分析中的"维数灾难"问题,从而改进后续计算复杂度,我们引入一种半监督局部保持的降维算法。 相似文献
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基于图结构的数据表示和分析,在机器学习领域正得到越来越广泛的关注。以往研究主要集中在为图数据定义一个度量其相似性关系的核函数即图核,一旦定义出图核,就可以用标准的支持向量机(SVM)来对图数据进行分类。将图核方法进行扩充,先利用核主成分分析(kPCA)对图核诱导的高维特征空间中的数据进行降维,得到与原始图数据相对应的低维向量表示的数据,然后对这些新得到的数据用传统机器学习方法进行分析;通过在kPCA中利用图数据中的成对约束形式的监督信息,得到基于图核的半监督降维方法。在MUTAG和PTC等标准图数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性。 相似文献
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针对数据降维中的噪声干扰问题,提出基于L1-norm有监督局部保留投影算法SLPP-L1。SLPP-L1利用L1-norm替代了L2-norm;因为欧式距离比绝对值距离对噪声更加敏感,使得SLPP-L1抗噪性方面非常有效。实验结果表明,该方法可以有效地剔除噪声的影响并且提高分类的识别率。 相似文献
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现有的一些典型半监督降维算法,往往在利用标记信息的同时却忽略了样本数据本身的流形特征,或者是对流形特征使用不当,导致算法性能表现不佳并且应用领域狭窄。针对上述问题提出了半监督复杂结构数据降维方法,同时保持样本数据的全局与局部的流形特征。通过设置适当的目标函数,使算法结果能有更广泛的应用场合,实验证明了算法的有效性。 相似文献
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传统的图像数据(n1×n2)一般表示为欧式空间R(n1×n2)上的一个向量,这样像素之间的空间关系将会丢失.因此,文中提出一种张量型的半监督降维算法.首先把图像看成张量空间Rn1☉Rn2中的一个点.再利用图像之间的成对约束--正约束和负约束,对图像进行半监督降维.降维后的数据较好地保留图像的局部结构.在大量人脸数据集上的实验验证该算法的有效性. 相似文献
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自适应局部线性降维方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《计算机应用与软件》2013,(4)
高维数据降维方法已经被广泛应用在信息检索、模式识别、数据挖掘和人工智能等领域。针对目前流形学习方法的嵌入效果非常敏感于局部邻域的选取方式,提出一种自适应邻域选择的局部线性降维方法。该方法评估真实数据的固有维数,判断每一数据点的局部切方向,以便自适应地选择每一数据点的邻域数,使得不同数据集与邻域选取方式之间存在很好的自适应性,实现更好的降维效果。在人工生成数据集和医学数据上的仿真结果表明,该方法起到了良好的降维效果。 相似文献
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基于局部与全局保持的半监督维数约减方法 总被引:7,自引:1,他引:7
在很多机器学习和数据挖掘任务中,仅仅利用边信息(side-information)并不能得到最好的半监督学习(semi-supervised learning)效果,因此,提出一种基于局部与全局保持的半监督维数约减(local and global preserving based semi-supervised dimensionality reduction,简称LGSSDR)方法.该算法不仅能够保持正、负约束信息而且能够保持数据集所在低维流形的全局以及局部信息.另外,该算法能够计算出变换矩阵并较容易地处理未见样本.实验结果验证了该算法的有效性. 相似文献
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现有基于边信息的半监督维数约减算法大都是直接将保留边信息和数据拓扑结构的目标函数相加,因此数据拓扑结构中的错误连接不会因已知的边信息而得到修正.提出通过边信息传播及修正机制将边信息融入到数据拓扑结构图中的方法,从而在保留边信息的同时保留更为真实的数据拓扑结构信息.实验结果表明本文所提出的算法较之其它算法,对数据降维后用于分类时可取得较高的准确率,且算法对创建的KNN图中的参数K最具鲁棒性. 相似文献
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判别局部排列是基于谱分析片排列框架下的降维算法,但是,算法只能针对单流形数据进行降维.针对判别局部排列算法存在的缺陷,着重研究了多流形学习和半监督学习技术,利用标签传播算法(LP)和线性重构分析,提出一种流行结构保持的半监督降维算法,利用标签传播后得到的全体样本标签信息进行片都构建,并通过求解目标函数的最优解来获得低维嵌入.在YALE和FERET这两个标准人连数据库上的实验,验证了算法的有效性能并体现了算法在分类上的良好性能. 相似文献
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一种有效的的时间序列维数约简方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种用于相似性查询的时间序列维数约简的有效方法 .该方法采用快速小波变换将时间序列分解成不同频率的子带 ,用经过多分辨分解后得到的低频逼近信号重新表示原始序列 .这样将一个高维的时间序列映射到一个低维空间 .这种方法支持欧几理德距离标准和 L -平移欧几理德距离标准 .该算法的时间复杂性为 O(n) . 相似文献