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针对传统近邻保持嵌入算法(NPE)侧重保持样本的局部结构,而没有考虑样本类别信息的不足,提出判别局部近邻保持嵌入算法DLNPE.该算法利用样本点的局部结构构造新定义下的类内类间散布矩阵,并以此作为判别信息引入目标函数.在6个真实数据上进行实验,证明了所提算法的有效性.
基于判别信息的近邻保持嵌入降维方法
【摘 要】
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针对传统近邻保持嵌入算法(NPE)侧重保持样本的局部结构,而没有考虑样本类别信息的不足,提出判别局部近邻保持嵌入算法DLNPE.该算法利用样本点的局部结构构造新定义下的类内类间散布矩阵,并以此作为判别信息引入目标函数.在6个真实数据上进行实验,证明了所提算法的有效性.
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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福州大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2015年04期
【基金项目】
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福建省新世纪优秀人才基金资助项目（XSJRC2007-11）
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