一种增量式类内局部保持降维算法

王万良; 陈旻昊; 郑建炜; 黄琼芳

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一种增量式类内局部保持降维算法

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针对在线学习中的算法效率问题,提出了一种增量式类内局部保持降维算法.该算法综合考虑了基于QR分解的降维算法与保类内Fisher判别分析法的优点,根据训练过程中新增的样本进行投影矩阵在线更新,克服了传统的批量式训练方法在线学习时计算量过分冗余的缺陷.同时,通过兼顾输入样本的局部结构和全局分布状态,使得该算法能够有效地应用于多簇、重叠的数据形态.在ORL人脸库和COIL20图像库上的实验表明,该增量式算法不仅在降维效果上基本与批量式算法保持一致,而且具有较大的效率优势.

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来源
《计算机科学》 |2012年第z3期|154-158|共5页
作者
王万良; 陈旻昊; 郑建炜; 黄琼芳;
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作者单位

浙江工业大学;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
在线学习; 局部保持; 特征降维;

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