【摘 要】
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针对传统LDA类半监督特征提取方法的解矢量非正交、解空间不稳定和非线性处理能力不足等问题,提出LPA-SKFST方法。该方法的前置级LPA通过标签传播提高标记样本容量,后置级SKFST(半监督核最佳鉴别矢量集)采用双向正则方法对KFST引入全局结构保持正则和Tikhonov正则,并以成对空间求解方法求取Fisher分母矩阵奇异和非奇异时的统一形式解。在circle、iris、wine和自有珍珠光谱
【机 构】
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四川大学电气工程学院,浙江农林大学信息工程学院
【基金项目】
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浙江省公益技术研究计划资助项目(LGG18F030006)。
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针对传统LDA类半监督特征提取方法的解矢量非正交、解空间不稳定和非线性处理能力不足等问题,提出LPA-SKFST方法。该方法的前置级LPA通过标签传播提高标记样本容量,后置级SKFST(半监督核最佳鉴别矢量集)采用双向正则方法对KFST引入全局结构保持正则和Tikhonov正则,并以成对空间求解方法求取Fisher分母矩阵奇异和非奇异时的统一形式解。在circle、iris、wine和自有珍珠光谱集的分类实验中,PCA、LDA、SLDA和SDG组的准确率随样本集、标记样本占比和标签可靠性变化而波动,
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