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提出了一种有监督的流形学习算法,算法首先构建双重近邻图,即类内近邻图和类间近邻图,从而获得相应的类内邻接矩阵和类间邻接矩阵,并在LPP框架下构建最优的低维嵌入。人工合成数据和实际数据上的实验都表明了所提算法优于一些线性和非线性的嵌入算法。
基于双重近邻图的有监督流形学习算法
【摘 要】
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提出了一种有监督的流形学习算法,算法首先构建双重近邻图,即类内近邻图和类间近邻图,从而获得相应的类内邻接矩阵和类间邻接矩阵,并在LPP框架下构建最优的低维嵌入。人工合成数据和实际数据上的实验都表明了所提算法优于一些线性和非线性的嵌入算法。
【机 构】
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皖西学院信息工程学院
【出 处】
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皖西学院学报
【发表日期】
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2015年02期
【基金项目】
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安徽省科技厅自然科学基金面上项目（1308085MF97）, 国家级创新创业训练计划项目（201210376022）
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