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题名等谱流形学习算法
被引量：9
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作者
黄运娟
李凡长
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第11期2656-2666,共11页
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基金
国家自然科学基金(60970067
61033013
+2 种基金
60775045)
东吴学者计划(14317360)
苏州大学国家预研基金(SDY2011A25)
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文摘
基于谱方法的流形学习算法的目标是发现嵌入在高维数据空间中的低维表示.近年来,该算法已得到广泛的应用.等谱流形学习是谱方法中的主要内容之一.等谱流形学习源于这样的结论:只要两个流形的谱相同,其内部结构就是相同的.而谱计算难以解决的问题是近邻参数的选择以及如何构造合理邻接权.为此,提出了等谱流形学习算法(isospectral manifold learning algorithm,简称IMLA).它通过直接修正稀疏重构权矩阵,将类内的判别监督信息和类间的判别监督信息同时融入邻接图,达到既能保持数据间稀疏重建关系,又能利用监督信息的目的,与PCA等算法相比具有明显的优势.该算法在3个常用人脸数据集(Yale,ORL,Extended Yale B)上得到了验证,这进一步说明了IMLA算法的有效性.
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关键词
谱方法
流形学习
等谱流形学习
稀疏表示
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Keywords
spectral method
manifold learning
isospectral manifold learning
sparse representation
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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