比迹准则下的边界判别投影

摘要：

为了克服高维数据分析中存在的“维数灾难”,提出了一种有监督的数据降维算法,该方法将边界判别投影算法扩展到比迹准则下进行建模,通过最大化同类样本点之间的最近距离,最小化异类样本点之间的最大距离,来获取最优的判别投影方向.理论分析表明,比迹准则下的边界判别投影算法所生成的低维表示对原始数据的可逆变换就有不变性,且求得的投影方向是关于类内散度矩阵共轭正交的.人脸数据集上的分类实验表明,与迹差准则下的边界判别投影算法相比,比迹准则下的边界判别投影算法在每类样本点较少时具有更高的判别能力.

关键词：数据降维、图嵌入、有监督学习、人脸识别

所属期刊栏目：61

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60975050;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目2452015197,2452015194,2452015200;科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室基金资助项目GXSCIIP201406

在线出版日期：2016-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：537-544