【摘 要】
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提出一种基于全局距离和类别信息的邻域保持嵌入算法。该方法在使用欧氏距离构造邻域图中,加入表征全局距离的全局因子和表示类别信息的函数项,全局因子可以使分布不均匀的样
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院; 山东省分布式计算机软件新技术重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61170145,61373081);教育部博士点基金资助项目(20113704110001);山东省自然科学基金资助项目(ZR2010FM021);山东省科技攻关计划资助项目(2013GGX10125)
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提出一种基于全局距离和类别信息的邻域保持嵌入算法。该方法在使用欧氏距离构造邻域图中,加入表征全局距离的全局因子和表示类别信息的函数项,全局因子可以使分布不均匀的样本变得平滑均匀,类别信息可以使同类样本点紧凑异类样本点疏离,通过提高所选邻近点的质量,优化数据的局部邻域,使降维后的数据具有更好的可分性。试验结果表明,该算法具有较高的准确率,优于传统的邻域保持嵌入算法。
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