【摘 要】
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稀疏保持投影（SPP）是一种基于l1图的新型降维算法,它利用样本间的稀疏重构关系建图,但是SPP为非监督算法,分类效果受到限制.针对此问题,本文提出了一种新的稀疏流形学习算法-稀
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室,重庆川仪自动化股份有限公司技术中心,酒泉卫星发射中心
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稀疏保持投影（SPP）是一种基于l1图的新型降维算法,它利用样本间的稀疏重构关系建图,但是SPP为非监督算法,分类效果受到限制.针对此问题,本文提出了一种新的稀疏流形学习算法-稀疏鉴别嵌入（SDE）.该算法在利用样本的稀疏重构关系建图时引入了样本的类别信息,并通过优化目标函数来得到投影矩阵,使得不同类的数据点在低维嵌入空间中尽可能地分散开.SDE通过结合数据稀疏性及类间流形结构的优点,不仅保留样本间的稀疏重构关系,而且通过引入训练样本的类别信息实现稀疏鉴别特征提取,更有利于分类.在Urban和Washin
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