计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
35期
180-183,187
,共5页
刘云东%李鸿%白万荣%刘罡
劉雲東%李鴻%白萬榮%劉罡
류운동%리홍%백만영%류강
边界Fisher判别分析%无监督鉴别投影%半监督%局部线性结构%邻域选择
邊界Fisher判彆分析%無鑑督鑒彆投影%半鑑督%跼部線性結構%鄰域選擇
변계Fisher판별분석%무감독감별투영%반감독%국부선성결구%린역선택
为克服边界Fisher判别分析(MFA)只利用少量有标记样本和构建邻域不能充分反映流形学习对邻域要求的缺点,提出一种基于局部线性结构的自适应邻域选择半监督判别分析的算法.采用自适应算法扩大或者缩小近邻系数k来构建邻域以保持局部线性结构.MFA通过少量有类别标签样本进行降维的同时UDP对大量无标签样本进行学习,以半监督的方法对高维人脸数据进行维数约减.最后,在ORL和YALE人脸数据库通过实验结果验证了该算法的有效性.
為剋服邊界Fisher判彆分析(MFA)隻利用少量有標記樣本和構建鄰域不能充分反映流形學習對鄰域要求的缺點,提齣一種基于跼部線性結構的自適應鄰域選擇半鑑督判彆分析的算法.採用自適應算法擴大或者縮小近鄰繫數k來構建鄰域以保持跼部線性結構.MFA通過少量有類彆標籤樣本進行降維的同時UDP對大量無標籤樣本進行學習,以半鑑督的方法對高維人臉數據進行維數約減.最後,在ORL和YALE人臉數據庫通過實驗結果驗證瞭該算法的有效性.
위극복변계Fisher판별분석(MFA)지이용소량유표기양본화구건린역불능충분반영류형학습대린역요구적결점,제출일충기우국부선성결구적자괄응린역선택반감독판별분석적산법.채용자괄응산법확대혹자축소근린계수k래구건린역이보지국부선성결구.MFA통과소량유유별표첨양본진행강유적동시UDP대대량무표첨양본진행학습,이반감독적방법대고유인검수거진행유수약감.최후,재ORL화YALE인검수거고통과실험결과험증료해산법적유효성.
