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基于子空间学习的快速自适应局部比值和判别分析

Fast adaptive local ratio sum discriminant analysis based on subspace learning
曹传杰a
王靖b
赵伟豪a
周科艺a
杨晓君a
广东工业大学 a. 信息工程学院; b. 集成电路学院, 广州 510006

摘要

降维是处理高维数据的一项关键技术,其中线性判别分析及其变体算法均为有效的监督算法。然而大多数判别分析算法存在以下缺点:a)无法选择更具判别性的特征;b)忽略原始空间中噪声和冗余特征的干扰;c)更新邻接图的计算复杂度高。为了克服以上缺点,提出了基于子空间学习的快速自适应局部比值和判别分析算法。首先,提出了统一比值和准则及子空间学习的模型,以在子空间中探索数据的潜在结构,选择出更具判别信息的特征,避免受原始空间中噪声的影响;其次,采用基于锚点的策略构造邻接图来表征数据的局部结构,加速邻接图学习;然后,引入香农熵正则化,以避免平凡解;最后,在多个数据集上进行了对比实验,验证了算法的有效性。

基金项目

广东省面上自然基金资助项目(2021A1515011141)
国防重点实验室开放基金资助项目
国家自然基金青年资助项目(61904041)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.05.0194
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 108-115
文章编号: 1001-3695(2024)01-017-0108-08

发布历史

[2023-09-12] 优先出版
[2024-01-05] 印刷出版

引用本文

曹传杰, 王靖, 赵伟豪, 等. 基于子空间学习的快速自适应局部比值和判别分析 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (1): 108-115. (Cao Chuanjie, Wang Jing, Zhao Weihao, et al. Fast adaptive local ratio sum discriminant analysis based on subspace learning [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (1): 108-115. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者,读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员,各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅,所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。


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