一种基于图嵌入的极限学习机的图像降维方法

摘要

本发明提出一种基于图嵌入的极限学习机的图像降维方法，属于机器学习和数据挖掘领域。该方法首先选取原始图像样本集合，利用原始图像样本的样本间距离和标签信息构建样本关系矩阵；之后根据构建的样本关系矩阵，首先对输入的向量化图像样本进行随机映射，随后通过最小化加权样本重构误差，来学习特征提取矩阵。最终使用所学习到的特征提取矩阵对向量化图像数据实现数据降维。本发明训练时间短，数据压缩高效，有效提升数据的压缩质量和降维的稳定性。