自适应局部稀疏线性嵌入降维算法

摘要：

针对局部线性嵌入近邻选取和权重矩阵奇异的问题,提出一种自适应局部稀疏线性嵌入降维算法.采用稀疏度自适应匹配追踪求解权重矩阵,利用匹配追踪的残差迭代出近邻点的权重,避免权重矩阵求解过程中引起的奇异问题.通过样本重构的残差大小,自适应地选取合适的近邻点个数,对邻域进行二次选择,保留更多的样本结构信息.实验结果表明,该算法的分类正确率均高于其他降维算法,同时也缩短了运行时间.

关键词：局部线性嵌入、稀疏度自适应、匹配追踪

所属期刊栏目：24

分类号：N945(系统科学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51875457,61472307,51405387;陕西省重点研发计划资助项目2018GY-018;陕西省教育厅专项科学研究计划资助项目17JK0713

在线出版日期：2019-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：67-71,83