【摘 要】
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目前一些经典的降维流形学习方法以距离来度量数据间的相似度,难以处理噪音造成的子空间偏离.针对此问题,文中提出一种基于等角映射的多样本增量流形学习算法,将以样本均值为
【机 构】
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同济大学计算机科学与技术系,复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61173118);上海市教委曙光计划项目(No.09SG23);中央高校基本科研业务费专项项目资助
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目前一些经典的降维流形学习方法以距离来度量数据间的相似度,难以处理噪音造成的子空间偏离.针对此问题,文中提出一种基于等角映射的多样本增量流形学习算法,将以样本均值为中心的高维样本数据的协方差矩阵变为以邻域均值为中心的协方差矩阵,消除基于距离度量对子空间带来的误差,并对协方差矩阵进行加权,减少不规则新增样本或噪音对降维造成的影响.实验证明该算法与其他算法相比,具有更好的抗噪能力及降维效果,可更好地应用于图像识别问题.
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