針對(duì)復(fù)雜高維數(shù)據(jù)的維度約減問題,提出一種魯棒的無(wú)監(jiān)督維度約簡(jiǎn)方法。將自適應(yīng)的圖學(xué)習(xí)和投影學(xué)習(xí)融入一個(gè)聯(lián)合學(xué)習(xí)框架,自適應(yīng)捕獲數(shù)據(jù)的本質(zhì)局部結(jié)構(gòu),以此指導(dǎo)模型學(xué)習(xí)到全局最優(yōu)的投影;為捕獲數(shù)據(jù)的全局信息,引入一個(gè)PCA項(xiàng),該項(xiàng)的引入能夠減少維度約簡(jiǎn)過程中的信息損失;為選擇最重要的特征進(jìn)行維度約簡(jiǎn),引入一個(gè)行稀疏約束,增強(qiáng)對(duì)于噪聲的魯棒性。在多個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法的有效性。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2020,41(08)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

4種典型圖片數(shù)據(jù)集


本文編號(hào)：3034219