福建省自然科学基金(2010J01136)
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
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- 基于类别信息的监督局部保持投影方法被引量：2
- 2012年
- 局部保持投影算法(LPP)是拉普拉斯映射(LE)的线性近似,但LPP作为一种无监督方法,并没有有效利用已有的类别信息提高分类效率。为此提出一种基于类别信息的监督局部保持投影方法(SLPP-LI)。在学习投影矩阵时,SLPP-LI综合利用了流形的几何结构和已有训练点的类别信息,通过调整控制参数的取值,有效地利用已知的低维信息,并且直接求解线性方程获得高维数据的低维模型。通过在多个人脸数据库和手写数字库上的对比实验,表明了SLPP-LI对于高维数据的初始维数以及训练数据的数目并不敏感,与主分量分析法(PCA)、LPP、正交LPP(OLPP)、有监督的LPP(SLPP)相比,均具有较高的识别率,充分说明SLPP-LI算法能够有效处理分类问题。
- 李晓曼王靖
- 关键词：局部保持投影类别信息训练数据
- 基于改进邻域的局部保持投影方法
- 2013年
- 作为拉普拉斯映射(LE)的线性近似而提出的局部保持投影(LPP)方法,同时具备流形学习方法和线性降维方法的优点,因而在数字识别、人脸识别等分类问题中受到广泛的关注。LPP构造近邻图主要有两种方法,其一,采用k近邻方式,其二,利用类别信息;采用k近邻方式没有利用已有的类别信息,而利用类别信息构造的方式没有充分考虑数据的局部几何关系。对此,提出一种基于改进邻域的局部保持投影方法(ILPP),综合了k近邻方式和类别信息构造方式的优势,利用已知类别信息的同时又没有忽略流形的局部关系,明显地提高了LPP的分类效率。通过对比实验,表明了ILPP的有效性。
- 李晓曼王靖
- 关键词：类别信息局部保持投影K近邻
