核判别随机近邻嵌入分析方法

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 10次 | 上传用户：xueyueer001

【摘要】

：

为了有效地解决非线性特征提取中存在的鉴别效率和样本外问题,最大限度地保持观测信息,并进一步提高相关方法的降维性能,将核学习的方法应用到判别随机近邻嵌入分析方法中,提出一种核判别随机近邻嵌入分析方法.通过引入核函数,将原空间中的样本映射到高维核空间中,构建了用于反映同类和异类数据间相似度的联合概率表达式;在此基础上,引入线性投影矩阵生成对应子空间数据;最后在类内Kullback-Leiber(KL)

【作者】

：

王万良邱虹黄琼芳郑建炜

【机构】

：

浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023

【出处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2014年04期

【关键词】

：

判别随机近邻嵌入基于核函数的方法数据可视化非线性特征提取 discriminative stochastic neighbor embedding ke

【基金项目】

：

国家“十二五”科技支撑计划（2012BAD10B01）,国家自然科学基金（61070043）,浙江省自然科学基金（LQ12F03011）.

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