半监督模糊Fisher降维分析

来源 :厦门大学学报(自然科学版) | 被引量 : 3次 | 上传用户：deshan123

【摘要】

：

针对少量具有模糊隶属度类别的数据和大量未知类别的数据组成的数据集,提出了一种结合主成分分析(principle component analysis,PCA)和局部Fisher判别分析的半监督降维方法.这种半监督方法结合了PCA和局部Fisher判别的优点,一方面可保持所有数据的全局分布结构,另一方面又体现了已知类别属性的样本分类信息.所提出的模型可以通过求解特征值问题得到.实验表明,在获取较为准

【作者】

：

杨昔阳邓朝阳李志伟

【机构】

：

泉州师范学院大数据重点实验室,泉州医学高等专科学校基础部

【出处】

：

厦门大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2015年06期

【关键词】

：

模糊隶属度主成分分析局部Fisher判别分析广义特征值问题 fuzzy membership PCA local fisher discriminan

【基金项目】

：

国家自然科学基金（11571101）, 福建省教育厅项目（JA12273,JK2013037,JA13395）, 泉州市科技局项目（2012Z103）

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