基于自适应图的降维方法

来源 :吉林大学学报(信息科学版) | 被引量 : 8次 | 上传用户：wn208001

【摘要】

：

为了构建能反映高维数据本质结构的高质量图,提出了一种新颖的降维方法——基于自适应图的降维方法(DRAG:Dimensionality Reduction based on Adaptive Graphs)。与其他传统的基于图的降维方法相比,提出的DRAG避免了传统k近邻或ε球准则构图策略中的参数选择问题,考虑了数据的局部信息和噪声,能自适应地构建稀疏的最优图结构,并将其结合在经典的LPP(Loca

【作者】

：

孙慧卢爽齐妙

【机构】

：

东北师范大学人文学院,东北师范大学信息科学与技术学院

【出处】

：

吉林大学学报(信息科学版)

【发表日期】

：

2018年06期

【关键词】

：

高维数据降维图构建自适应图 high-dimensional data dimensionality reduction graph constructi

【基金项目】

：

吉林省教育厅“十二五”科学技术研究基金资助项目(吉教科合字[2015]第571号),辽宁省博士科研启动基金资助项目(201601349),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2412016KJ035),山东省自然科学基金资助项目(BS2015DX001).

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