基于局部与全局保持的半监督维数约减方法
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

Supported by the Natural Science Foundation of Guangdong Province of China under Grant No.07006474 (广东省自然科学基金); the Sci & Tech Research Project of Guangdong Province of China under Grant No.2007B010200044 (广东省科技攻关项目)


Local and Global Preserving Based Semi-Supervised Dimensionality Reduction Method
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    在很多机器学习和数据挖掘任务中,仅仅利用边信息(side-information)并不能得到最好的半监督学习(semi-supervised learning)效果,因此,提出一种基于局部与全局保持的半监督维数约减(local and global preserving based semi-supervised dimensionality reduction,简称LGSSDR)方法.该算法不仅能够保持正、负约束信息而且能够保持数据集所在低维流形的全局以及局部信息.另外,该算法能够计算出变换矩阵并较容易地处理未见样本.实验结果验证了该算法的有效性.

    Abstract:

    In many machine learning and data mining tasks, it can't achieve the best semi-supervised learning result if only use side-information. So, a local and global preserving based semi-supervised dimensionality reduction (LGSSDR) method is proposed in this paper. LGSSDR algorithm can not only preserve the positive and negative constraints but also preserve the local and global structure of the whole data manifold in the low dimensional embedding subspace. Besides, the algorithm can compute the transformation matrix and handle unseen samples easily. Experimental results on several datasets demonstrate the effectiveness of this method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

韦 佳,彭 宏.基于局部与全局保持的半监督维数约减方法.软件学报,2008,19(11):2833-2842

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2008-02-24
  • 最后修改日期:2008-08-26
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京市海淀区中关村南四街4号,邮政编码:100190
电话:010-62562563 传真:010-62562533 Email:jos@iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号