刘国胜
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：深圳大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于特征子空间邻域的局部保持流形学习算法被引量：1
- 2012年
- 局部保持流形学习算法通过保持局部邻域特性来挖掘隐藏在高维数据中的内在流形结构。然而,对于缺乏足够训练样本的高维数据集,或者高维数据集存在非线性结构和高维数据特征中存在冗余、干扰特征,使得在原特征空间中利用欧式距离定义的邻域关系并不能真实反映数据的内在流形结构,从而影响算法的性能。提出利用正约束寻找特征子空间的方法,使得在此子空间中更多的同类样本紧聚,并进一步在该子空间中构建邻域关系来挖掘高维数据的内在流形,形成基于特征子空间邻域特性的局部保持流形学习算法(NFS-LPP和NFS-NPE)。它们在一定程度上克服了高维小样本数据集难以正确挖掘内在流形结构的问题,在Yale和ORL人脸库上的分类和聚类实验验证了其有效性。
- 王娜李霞刘国胜
- 关键词：特征子空间流形学习
- 基于成对约束半监督学习的数据相关核优化方法
- 2011年
- 核函数及其参数的选择决定着核方法的性能.本文基于半监督学习思想,通过构建一个目标函数,利用无标签数据和成对约束信息来优化核函数,使得核函数尽可能适应数据集,从而改善核函数性能.为验证方法的有效性,将其应用于核主成分分析(KPCA)的核函数优化中,在人工数据和UCI数据集上对KPCA提取特征的分类和聚类性能进行评估,实验结果说明提出方法改进了分类和聚类性能.
- 王娜刘国胜李霞
- 关键词：半监督学习核主成分分析
