判别随机近邻嵌入分析方法

摘要：

针对随机近邻嵌人算法的非线性本质和无监督学习特征,提出一种线性有监督的特征提取方法,称为判别随机近邻嵌入分析.该方法通过输入样本的类别信息构建数据分布的联合概率表达式,用于反映同类和异类数据间的相似度;同时引入线性投影矩阵生成子空间数据,并在类内KL散度最小和类间KL散度最大的准则下建立目标泛函.通过人工合成数据和经典人脸库对文中方法的性能进行验证,结果表明,该方法不仅具有较好的可视化能力,而且能够有效地对不同类别的数据进行降维分簇,提升后续模式分类器的鉴别效果.

关键词：流形嵌入、有监督学习、数据可视化、随机近邻嵌入

所属期刊栏目：24

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61070043;浙江省自然科学基金LQ12F03011

在线出版日期：2013-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1477-1484