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题名一种面向分类的核局部线性嵌入算法
被引量:2
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作者
徐春明
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机构
盐城师范学院数学科学学院
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出处
《江南大学学报(自然科学版)》
CAS
2010年第2期166-168,共3页
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基金
江苏省高校自然科学基础研究项目(07KJB510125)
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文摘
局部线性嵌入算法(LLE)已被广泛运用于模式分类,但它存在两个缺点。首先LLE是一种无监督学习方法,没有很好地利用类别信息;其次,LLE算法假设数据在局部上的分布是线性的,如数据非线性分布则效果有限。对此,提出了一种解决分类问题的核局部线性嵌入算法。利用KLLE算法的思想寻找样本的内在流形分布,并通过重构误差来判定该样本的类别。所提方法考虑了样本的类别信息,也适合于处理局部非线性分布的数据。在Yale人脸库的实验结果验证了其有效性。
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关键词
局部线性嵌入
核局部线性嵌入
分类型核局部线性嵌入
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Keywords
locally linear embedding(LLE)
kernel locally linear embedding(KLLE)
classification based kernel locally linear embedding(CKLLE)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
O231
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名面向分类的高光谱影像局部线性嵌入算法研究
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作者
杨明
余旭初
吴翰书
王超
林斌
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机构
信息工程大学测绘学院
[
深圳大学
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出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2012年第4期29-31,共3页
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文摘
局部线性嵌入算法(LLE)能很好保存数据点的局部性质,因此有很好的数据可视化效果,但它不是一种很好的面向分类的特征提取方法。因为它存在样本外点学习能力差和忽略了样本类别信息的缺点。对此,本文提出一种分类型局部线性嵌入算法。所提方法通过计算重构误差来判定样本类别,并引进平移向量和缩放因子对距离修正,显著提高类别可分性。在对高光谱影像进行分类的试验中验证了该方法的有效性。
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关键词
局部线性嵌入
分类型局部线性嵌入
重构误差
缩放因子
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Keywords
locally linear embedding(LLE)
classification-oriented locally linear embedding
reconstruction error
extension factor
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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