流形结构保持的传播半监督降维算法

摘要

标签传播算法（LP）是一种基于图的半监督学习算法,通过保持数据间的某些特殊结构,将部分有标签数据的标签信息迭代传递给无标签数据,直至获得全局的稳定状态.结合标签传播算法和线性鉴别分析提出一种流形结构保持的传播半监督降维算法（SDRMPP）,采用流行结构上的重构权重并结合已知的部分标签信息进行标签传播,利用传播后获得的全体软标签信息构造离散度矩阵实现鉴别分析,通过求解目标函数的最优值获得特征抽取空间,从而对测试样本进行分类.在Yale和Feret两个标准人脸库上实验验证了该算法的有效性,尤其在只存有少量有标签样本的情况下,该算法仍能保持良好的分类性能.