基于成对约束的判别性半监督降维及其在人脸聚类的应用

摘要：

随着高维数特点的非结构化数据大量涌现，降维在数据处理过程中越来越重要。为了充分挖掘数据中潜在的信息，我们提出了一种基于实例级和约束块级信息的判别性半监督降维方法IDSDRC。该算法同时利用成对约束的实例级以及约束块级信息，并综合考虑数据样本的局部几何结构。基于Yale、ORL和AR标准人脸数据库进行人脸聚类的实验，实验结果显示IDSDRC算法比一些现有的半监督降维算法效果好，验证了该算法的有效性。

关键词：半监督学习、降维、成对约束

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：深圳市战略性新兴产业发展专项JCYJ20120615101059717

在线出版日期：2014-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：17-21