局部保持多投影向量Fisher判别分析算法

摘要：

特征选择是在损失较少信息的情况下处理高维图像数据的关键技术,是高维数据预处理的重要步骤.通过引入Fisher判别分析(Fisher Discriminant Analysis,FDA)和典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)的思想,采用以样本的类标号形式给出的先验信息,考虑样本数据的局部性,提出了一种监督的基于Fisher判别信息的局部保持多投影向量分析方法(Locality Preserving Mult-projection Vector Fisher Discriminant Analysis,LPMVF).通过定义新准则,LPMVF具有以下优点:(1)便于计算,可有效避免奇异性;(2)借助标准核映射,可快速将LPMVF推广到非线性的特征空间;(3)与CCA算法类似,LPMVF最终得到一对投影变换,可有效嵌入样本数据,可将原始数据投影成一系列"有用的"特征形式,并使数据的投影在嵌入空间中更具可分离性;(4)与局部化的Fisher判别分析(Local Fisher Discriminant Analysis,简称LFDA)相比,LPMVF也能够有效保持数据样本间的局部近邻关系;(5)在大多数情况下,该文算法的学习能力甚至优于经典的FDA、KFD和LFDA算法.在几个标准数据集上的实验结果表明,LPMVF及其非线性的推广算法能够提取出描述能力更强的特征信息,可有效利用类标号监督信息提高分类性能.

关键词：局部保持、多投影向量、特征选择、分类、判别分析

所属期刊栏目：33

分类号：TPL8

资助基金：江苏省自然科学基金BK2009393;国家自然科学基金30671639;江苏省高校科技创新计划项目164070265;南京林业大学科技创新项目2009106;2009年江苏省研究生创新基金CX09S_013Z

在线出版日期：2010-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：865-876