本文選題：降維　切入點(diǎn)：特征提取　出處：《南京航空航天大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,模式識(shí)別在越來越多的社會(huì)活動(dòng)中扮演重要角色,常見的有文本數(shù)據(jù)識(shí)別、人臉圖像識(shí)別、遙感圖像識(shí)別、生物信息識(shí)別等。與此同時(shí),高維數(shù)據(jù)的出現(xiàn)也給模式識(shí)別帶來巨大的挑戰(zhàn),主要體現(xiàn)在計(jì)算復(fù)雜度高并且識(shí)別結(jié)果不令人滿意。降維作為高維數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵研究問題之一,將原始高維數(shù)據(jù)由高維空間以某種方式映射到低維空間上的過程,能夠抽取得到對(duì)數(shù)據(jù)識(shí)別有意義的重要特征,移除特征集中不相關(guān)和冗余的特征。盡管降維的研究已取得豐富的成果,但是當(dāng)前許多實(shí)際問題中的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)高維度、大數(shù)據(jù)量、類別標(biāo)記缺失等特點(diǎn),降維技術(shù)仍需通過對(duì)現(xiàn)有方法進(jìn)行完善或探索新的理論方法以獲得進(jìn)一步的發(fā)展。本文主要貢獻(xiàn)和研究?jī)?nèi)容包括如下四個(gè)方面:(1)針對(duì)類別標(biāo)記不完整的數(shù)據(jù)集上的特征提取問題,如類別標(biāo)記信息的利用、多模態(tài)分布的相似數(shù)據(jù)距離度量,提出重構(gòu)概率類的半監(jiān)督局部線性判別分析。該方法中的重構(gòu)概率類賦予每一個(gè)無類別標(biāo)記數(shù)據(jù)所屬類別的概率,這一類別由該數(shù)據(jù)的最鄰近有類別標(biāo)記數(shù)據(jù)確定,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)降維過程中有標(biāo)記數(shù)據(jù)和無標(biāo)記數(shù)據(jù)的充分融合。類間散度矩陣和類內(nèi)散度矩陣計(jì)算中引入差異化的數(shù)據(jù)對(duì)象距離的權(quán)重,使得多模態(tài)分布的數(shù)據(jù)由高維空間映射到低維空間時(shí),類間數(shù)據(jù)對(duì)象盡可能地分離且類內(nèi)鄰近數(shù)據(jù)對(duì)象盡可能地緊湊。(2)針對(duì)無類別標(biāo)記數(shù)據(jù)上的特征之間相關(guān)性研究,提出基于信息理論的無監(jiān)督相關(guān)度增益度量,能夠有效地度量無類別標(biāo)記數(shù)據(jù)的特征重要性和特征之間相關(guān)性,避免無類別標(biāo)記數(shù)據(jù)特征選擇過程中多次迭代地執(zhí)行學(xué)習(xí)算法以評(píng)估特征子集的重要性。無類別標(biāo)記數(shù)據(jù)的特征重要性定義為對(duì)應(yīng)特征與所有特征的平均互信息,并由推論得出在樸素貝葉斯條件下對(duì)應(yīng)特征的重要性可以最大化地逼近真實(shí)數(shù)據(jù)特征與潛在類別之間的相關(guān)性。(3)為了解決目前無監(jiān)督特征選擇方法中缺少有效的無監(jiān)督特征相關(guān)性度量、執(zhí)行效率偏低和易陷入局部最優(yōu)解等問題,提出兩種無監(jiān)督特征選擇方法,包括基于相關(guān)度增益和Markov blanket聚類的特征選擇和基于相關(guān)度增益和粒子群優(yōu)化的特征選擇。前者以特征為節(jié)點(diǎn)、相關(guān)度增益為權(quán)重邊構(gòu)建有向無環(huán)圖,由Markov blanket劃分有向無環(huán)圖實(shí)現(xiàn)冗余特征的聚類,從每個(gè)特征簇中選擇一個(gè)代表特征組成所選的特征子集。后者是在前者基礎(chǔ)上提出的一種粒子群優(yōu)化的啟發(fā)式特征選擇方法,粒子的隨機(jī)運(yùn)動(dòng)和多粒子的相互作用能夠避免特征選擇過早地陷入局部最優(yōu)解,進(jìn)而以更大概率獲得全局最優(yōu)解。(4)實(shí)際應(yīng)用中有類別標(biāo)記數(shù)據(jù)的獲取難度遠(yuǎn)大于無類別標(biāo)記數(shù)據(jù),在許多數(shù)據(jù)集中,只有少量的數(shù)據(jù)對(duì)象具有類別標(biāo)記信息。采用有監(jiān)督或無監(jiān)督特征選擇所取得的特征子集僅利用了數(shù)據(jù)集的部分信息,而舍去剩余的無類別標(biāo)記數(shù)據(jù)或已有類別標(biāo)記信息。針對(duì)這一問題,提出基于信息理論和相關(guān)度增益的半監(jiān)督代表特征選擇,通過一個(gè)平衡因子將有類別標(biāo)記數(shù)據(jù)特征的互信息和無類別標(biāo)記數(shù)據(jù)特征的相關(guān)度增益緊密地結(jié)合在一起,充分利用了整個(gè)數(shù)據(jù)集的信息來度量特征重要性和特征之間相關(guān)性。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.4

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本文編號(hào)：1595520