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2017-08-22 发布于上海
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流形判别分析 manifold-based discriminant analysis

第35 卷第9 期电子与信息学报 Vol.35No.9 2013 年9 月 Journal of Electronics Information Technology Sept. 2013 流形判别分析刘忠宝*① 潘广贞① 赵文娟② ①(中北大学电子与计算机科学技术学院太原 030051) ②(山西大学商务学院信息学院太原 030031) 摘要：传统降维方法主要有两种思路：一是利用样本的全局特征，保证降维前后样本的全局特征不变；二是尽量保证相邻样本在降维前后的相对关系不变。传统方法由于未能充分利用样本的已有信息，因此降维效率有限。鉴于此，在 Fisher 准则和局部流形保持的基础上，该文提出流形判别分析。该方法首先定义了基于流形的类内离散度 MWCS 和类间离散度MBCS，然后利用Fisher 准则找到最佳投影方向，该方向满足MBCS 与MWCS 之比最大。该方法不仅继承了传统降维方法的优势，而且进一步提高了降维效率。标准数据集上的实验结果表明该文所提方法的有效性。关键词：模式识别；流形学习；降维；Fisher 准则；全局特征中图分类号：TP391.4 文献标识码： A 文章编号：1009-5896(2013)09-2047-07 DOI: 10.3724/SP.J.1146.2012.01552 Manifold-based Discriminant Analysis ① ① ② Liu Zhong-bao Pan Guang-zhen Zhao Wen-juan ① (School of Electronics and Computer Science Technology, North University of China, Taiyuan 030051, China) ② (School of Information, Business College of Shanxi University, Taiyuan 030031, China) Abstract: Researches on current Dimensionality Reduction (DR) methods are mainly based on two ways. One attempts to ensure the stabilities of global features of high-dimensional samples, the other tries to make the local manifold structure between data before and after dimension reduction be as invariant as possible. As the existed information is not fully utilized by current DR methods, the DR efficiencies are restricted. Based on the above analysis, Manifold-based Discrimin