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自适应嵌入的半监督多视角特征降维方法
孙圣姿, 万源, 曾成
计算机应用
2018, 38 (12):
3391-3398.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051050
半监督模式下的多视角特征降维方法，大多并未考虑到不同视角间特征投影的差异，且由于缺乏对降维后的低维矩阵的稀疏约束，无法避免噪声和其他不相关特征的影响。针对这两个问题，提出自适应嵌入的半监督多视角特征降维方法。首先，将投影从单视角下相同的嵌入矩阵扩展到多视角间不同的矩阵，引入全局结构保持项；然后，将无标签的数据利用无监督方法进行嵌入投影，对于有标签的数据，结合分类的判别信息进行线性投影；最后，再将两类多投影映射到统一的低维空间，使用组合权重矩阵来保留全局结构，很大程度上消除了噪声及不相关因素的影响。实验结果表明，所提方法的聚类准确率平均提高了约9%。该方法较好地保留了多视角间特征的相关性，捕获了更多的具有判别信息的特征。
参考文献 |
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