计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2012年
5期
1968-1972
,共5页
高玮军%白万荣%公维军%陈作汉
高瑋軍%白萬榮%公維軍%陳作漢
고위군%백만영%공유군%진작한
局部敏感判别分析%流形学习%邻域选择%降维%人脸识别
跼部敏感判彆分析%流形學習%鄰域選擇%降維%人臉識彆
국부민감판별분석%류형학습%린역선택%강유%인검식별
维数灾难是机器学习算法在高维数据上学习经常遇到的难题,基于局部敏感判别分析(locality sensitive discriminant analysis,LSDA),可以很好地解决维数灾难问题.且LSDA构建邻域时不能充分反映流形学习对邻域要求和克服测度扭曲问题,利用自适应邻域选择方法来度量邻域,同时,引入施密特正交化获得正交投影矩阵,提出一种自适应邻域选择的正交局部敏感判别分析算法.在ORL和YALE人脸数据库上进行实验,实验结果表明了该算法的有效性.
維數災難是機器學習算法在高維數據上學習經常遇到的難題,基于跼部敏感判彆分析(locality sensitive discriminant analysis,LSDA),可以很好地解決維數災難問題.且LSDA構建鄰域時不能充分反映流形學習對鄰域要求和剋服測度扭麯問題,利用自適應鄰域選擇方法來度量鄰域,同時,引入施密特正交化穫得正交投影矩陣,提齣一種自適應鄰域選擇的正交跼部敏感判彆分析算法.在ORL和YALE人臉數據庫上進行實驗,實驗結果錶明瞭該算法的有效性.
유수재난시궤기학습산법재고유수거상학습경상우도적난제,기우국부민감판별분석(locality sensitive discriminant analysis,LSDA),가이흔호지해결유수재난문제.차LSDA구건린역시불능충분반영류형학습대린역요구화극복측도뉴곡문제,이용자괄응린역선택방법래도량린역,동시,인입시밀특정교화획득정교투영구진,제출일충자괄응린역선택적정교국부민감판별분석산법.재ORL화YALE인검수거고상진행실험,실험결과표명료해산법적유효성.
