一种改进的MVU降维方法

王洪东; 贾宏哲; 吴晓婷

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Maximum Variance Unfolding(MVU)是一种基于流形学习的非线性降维方法.该算法中近邻点的选取对MVU的降维效果影响很大.利用样本点聚类后的类别信息构造密度系数,提出了一种MVU改进的算法.所提出算法根据近邻点分布的不同,挖掘数据局部的密度信息,有效的保持了高维数据中的流形结构.人脸表情和图像检索实验证实了所提出方法的有效性.

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来源
《软件》 |2018年第4期|118-121|共4页
作者
王洪东; 贾宏哲; 吴晓婷;
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作者单位

辽宁师范大学计算机与信息技术学院;

辽宁大连 116081;

辽宁师范大学计算机与信息技术学院;

辽宁大连 116081;

辽宁师范大学计算机与信息技术学院;

辽宁大连 116081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;算法理论;
关键词
流形学习; 降维; 聚类; 最大方差展开(MVU);

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