| 稀疏判别分析 | |
| 陈小冬1; 林焕祥2 | |
| 2012-04-01 | |
| 发表期刊 | 计算机应用
 |
| ISSN | 1001-9081 |
| 卷号 | 32期号:04页码:1017-1021 |
| 摘要 | 针对流形嵌入降维方法中在高维空间构建近邻图无益于后续工作,以及不容易给近邻大小和热核参数赋合适值的问题,提出一种稀疏判别分析算法(SEDA)。首先使用稀疏表示构建稀疏图保持数据的全局信息和几何结构,以克服流形嵌入方法的不足;其次,将稀疏保持作为正则化项使用Fisher判别准则,能够得到最优的投影。在一组高维数据集上的实验结果表明,SEDA是非常有效的半监督降维方法。 |
| 关键词 | 判别分析 稀疏表示 近邻图 稀疏图 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 ; CSCD |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 浙江省自然科学基金资助项目(Y1100349);浙江省教育厅2011年度科研计划项目(Y201119679);中央广播电视大学资助项目(GFQ1601);浙江广播电视大学资助项目(XKT-11J03);2010年浙江省高校优秀青年教师资助计划项目 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/78676 |
| 专题 | 国家开放大学浙江分部 |
| 作者单位 | 1.浙江广播电视大学信息与工程学院; 2.浙江科技学院信息与电子工程学院 |
| 第一作者单位 | 国家开放大学浙江分部 |
| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学浙江分部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈小冬,林焕祥. 稀疏判别分析[J]. 计算机应用,2012,32(04):1017-1021. |
| APA | 陈小冬,&林焕祥.(2012).稀疏判别分析.计算机应用,32(04),1017-1021. |
| MLA | 陈小冬,et al."稀疏判别分析".计算机应用 32.04(2012):1017-1021. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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