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题名基于信息熵的局部线性嵌入
被引量：1
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作者
梅松青
周洪建
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机构
广州医学院信息管理与信息系统系
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2014年第9期1806-1811,共6页
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基金
广州市属高校科研重点项目(10A148)
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文摘
信息熵保证原始空间特征最大确定性的概率分布,且能够处理缺失值、噪声等问题;流形学习方法局部线性嵌入能够在降维后的子空间中较完整地表现原空间流形结构中特征间的关系。结合两者优势,提出一种新的特征选择方法,基于信息熵的局部线性嵌入,先对原始空间的特征信息熵进行估计,然后用局部线性嵌入对保有最大信息量的特征子空间降维,最后获得较低维度的特征子空间。在给定的UCI标准数据集中,实验结果表明了该方法在特征选择中的可行性及有效性。
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关键词
信息熵
流形学习
局部线性嵌入
维度归约
分类
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Keywords
information entropy
manifold learning
local linear embedding
dimensional reductionclassification
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种优化的基于LPI的文档索引算法FLPI
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作者
陶剑文
赵杰煜
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机构
浙江工商职业技术学院信息工程学院
宁波大学信息与工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第6期1566-1569,1574,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(NSFC60273094)
宁波市自然科学基金资助项目(2006A610012)
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文摘
LPI对于局部流形结构是优化的,但在时空上运行效率较低,使其很难应用于大型数据集。基于LPI算法,提出了一种优化的LPI算法FLPI,它将LPI问题分解为一个图嵌入问题和一个正则最小二乘问题,避免了稠密矩阵的特征值分解,显著减少了计算复杂度。此外,在监督环境下,利用一个特别设计的图,使FLPI只需要解决正则最小二乘问题,进一步减少了时空开销。实时数据集实验结果显示,FLPI获得了相似或优于LPI的结果,且运行速度明显提升。
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关键词
局部保留索引
潜在语意索引
文档索引
维度归约
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Keywords
Locality Preserving Indexing （LPI）
Latent Semantic Indexing （LSI）
document indexing
dimensionality reduction
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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