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提出一种基于Cam加权距离的增量拉普拉斯方法。对原始数据进行拉普拉斯降维,采用Cam加权距离获得每个添加样本的近邻,由其近邻重构出降维后的插入点,更新近邻发生改变的样本点低维数据。实验结果表明,该方法在数据降维与人脸表情分类方面有较好的效果。
基于Cam加权距离的增量拉普拉斯方法
【摘 要】
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提出一种基于Cam加权距离的增量拉普拉斯方法。对原始数据进行拉普拉斯降维,采用Cam加权距离获得每个添加样本的近邻,由其近邻重构出降维后的插入点,更新近邻发生改变的样本点低维数据。实验结果表明,该方法在数据降维与人脸表情分类方面有较好的效果。
【机 构】
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江南大学数字媒体学院,江南大学物联网工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年22期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60632050）, 2010年江苏省研究生创新计划基金资助项目
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