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一种基于局部线性回归的流形学习泛化算法

摘要

一种基于局部线性回归的流形学习泛化算法,属于高光谱图像数据降维技术领域。本发明的目的在于提出一种适用于任何一种流形学习算法、能够保持原流形学习降维结果、基于局部线性回归的流形学习泛化方法,其步骤为:一、寻找邻域;二、计算投影矩阵;三、求取线性回归系数矩阵;四、计算新样本降维结果。本发明可以在保持原有流形学习降维结果的基础上实现新样本的泛化,构建了一个从高维到低维的线性映射,可使得任一不具备泛化能力的流形学习算法如LE、LLE、LTSA等具有泛化能力,从而使得这些耗时的流形学习算法适用于高光谱图像的降维处理过程。

著录项

  • 公开/公告号CN104050482B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-06-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN201410288959.X

  • 发明设计人 张淼;刘攀;赖镇洲;沈毅;

    申请日2014-06-24

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2022-08-23 09:57:08

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-06-13

    授权

    授权

  • 2014-10-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20140624

    实质审查的生效

  • 2014-09-17

    公开

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