【摘 要】
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利用数据集的局部结构信息和判别结构信息,构建相似度矩阵和类信息矩阵,提出监督型局部保持的典型相关分析(Supervised Locality Preserving Canonical Correlation Analysis
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60773061)资助;江苏省自然科学基金项目(BK2008381)资助;南京航空航天大学基本科研业务费专项科研项目(NS2010201)资助
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利用数据集的局部结构信息和判别结构信息,构建相似度矩阵和类信息矩阵,提出监督型局部保持的典型相关分析(Supervised Locality Preserving Canonical Correlation Analysis,SLPCCA),该方法不但突破了典型相关分析(Canonical Correla-tion Analysis,CCA)处理数据时的线性约束,提高了处理非线性问题的能力,而且克服了局部保持的典型相关分析(LocalityPreserving Canonical Correlation Analysis,LPCCA)忽视类信息的问题,提取的特征更有利于分类.在多特征手写体数据库(MFD)和美国国家邮政局手写字库(USPS)上的实验结果验证了该算法的有效性.
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