【摘 要】
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提出了一种鲁棒的半监督降维算法——同时降维和学习数据的结构特征,亦称之为结构正则化半监督降维算法.首先,通过交替方向优化算法和聚类发现数据的结构(包括内部结构分布和
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提出了一种鲁棒的半监督降维算法——同时降维和学习数据的结构特征,亦称之为结构正则化半监督降维算法.首先,通过交替方向优化算法和聚类发现数据的结构(包括内部结构分布和数据分割),实现数据结构化学习;然后把内部结构和数据分割作为降维的正则化项来学习降维映射;在迭代过程中,降维的结果也影响数据的结构化学习,基于数据结构学习和降维映射之间的相互作用,得到更精确的数据结构,降到最合适的维度.实验结果证明了所给方法的有效性.
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