基于判别最小二乘回归的局部保留子空间学习算法

杨旭; 杨丹; 周小雯; 张小洪

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基于判别最小二乘回归的局部保留子空间学习算法

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摘要

针对稀疏表示能够有效提取出相同类内部样本间和不同类之间的稀疏性,却具有高复杂度求解过程和存在丢失数据结构关键信息的缺点进行了研究,提出了判别最小二乘局部保持投影(DLSLPP)算法.DLSLPP算法利用最小二乘回归充分而完整地提取了数据之间的结构信息,同时利用最小二乘回归具有数值解的优势降低了算法的复杂度.此外,DLSLPP算法采用不同于传统算法的新型加权平均方式构造数据代表样本,增强了算法的判别能力.在四个图像分类数据集和四种算法上的对比实验表明DLSLPP算法能够达到十分优异的效果.

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来源
《计算机应用研究》 |2018年第10期|3134-3137|共4页
作者
杨旭; 杨丹; 周小雯; 张小洪;
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作者单位

重庆大学软件学院;

重庆400030;

重庆大学软件学院;

重庆400030;

重庆大学软件学院;

重庆400030;

重庆大学软件学院;

重庆400030;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
数据降维; 最小二乘回归; 特征提取; 子空间学习;

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