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基于类别信息的监督局部保持投影方法
李晓曼 王靖
计算机应用
2012, 32 (02):
531-534.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00531
局部保持投影算法(LPP)是拉普拉斯映射(LE)的线性近似，但LPP作为一种无监督方法，并没有有效利用已有的类别信息提高分类效率。为此提出一种基于类别信息的监督局部保持投影方法(SLPP-LI)。在学习投影矩阵时，SLPP-LI综合利用了流形的几何结构和已有训练点的类别信息，通过调整控制参数的取值，有效地利用已知的低维信息，并且直接求解线性方程获得高维数据的低维模型。通过在多个人脸数据库和手写数字库上的对比实验，表明了SLPP-LI对于高维数据的初始维数以及训练数据的数目并不敏感，〖BP(〗同类问题中与相应的对比算法相比〖BP)〗与主分量分析法(PCA)、LPP、正交LPP(OLPP)、有监督的LPP(SLPP)相比，均具有较高的识别率，充分说明SLPP-LI算法能够有效处理分类问题。
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