10.19734/j.issn.1001-3695.2017.07.0691
一种邻域自适应半监督局部Fisher判别分析算法
针对利用局部化思想解决多模数据的判别分析问题时,根据经验对局部邻域大小进行全局统一设定,无法体现局部几何结构差异性的不足,提出一种邻域自适应半监督局部Fisher判别分析(neighborhood adaptive semi-supervised local Fisher discriminant analysis,NA-SELF)算法.该算法在半监督局部Fisher判别分析算法的基础上,结合马氏距离和余弦相似度确定初始近邻数,并根据样本空间概率密度估计调整近邻数.通过人工数据集和五组UCI标准数据集对该算法的特征降维性能进行验证,并与典型的维数约简算法和采用传统K近邻方法的判别分析算法进行比较,实验结果表明该算法具备更高的有效性.
局部邻域、自适应、半监督局部Fisher判别分析、维数约简
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
河北省自然科学基金资助项目E2016506003
2019-05-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
99-102,118