基於圖最佳化模型的多視角數據維數約簡技術研究

《基於圖最佳化模型的多視角數據維數約簡技術研究》是依託東北師範大學，由王建中擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於圖最佳化模型的多視角數據維數約簡技術研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：王建中
• 依託單位：東北師範大學

項目摘要

多視角數據的維數約簡是目前機器學習及相關領域的熱門研究問題。在本項目中，我們擬採用圖最佳化模型針對基於圖的多視角數據維數約簡技術進行研究。在我們提出的模型中，主要包括兩個層次的圖最佳化問題：在第一個層次中，我們利用多重約束技術，在維數約簡的過程中對多視角數據中每個視角內的圖結構進行最佳化。在第二個層次的圖最佳化模型中，我們採用自適應最佳化算法對不同視角數據之間通過加權組合得到的綜合圖進行最佳化，並針對無監督和半監督兩種情況提出不同的約束條件。最後，本項目擬將視角內和視角間的圖最佳化模型相結合，完成多視角數據的維數約簡任務。本項目的研究不僅會對多視角數據的維數約簡技術起到推動作用，還將對其它基於圖的多視角數據學習算法提供借鑑，因此，具有重大的理論意義和實用價值。

結題摘要

本項目的主要研究內容是多視角高維數據的維數約簡問題。在項目的資助下，項目組主要完成了以下主要研究成果：首先，研究了多視角數據的視角內圖最佳化問題（即：單視角圖最佳化），提出了基於局部約束的圖最佳化維數約簡和結構保持非負特徵自表示特徵選擇等方法；其次，針對多視角數據間的圖最佳化問題，提出了基於圖最佳化及多視角數據的流形排序和基於圖最佳化的半監督嶺回歸等方法；最後，將不同的圖最佳化方法相結合，提出了基於多視角特徵自適應加權的維數約簡方法。本項目的研究成果在理論和實踐方面都有一定的意義：在理論方面，我們提出的一系列視角內和視角間圖最佳化方法克服了現有方法的一些不足，可用於指導後續的研究工作，也可以為其它基於圖的數據分析方法（如：譜聚類等）提供一定的理論依據；在實踐方面，本項目的研究成果可以被直接套用於諸如化學數據分析、生物信息學和遙感圖像分析等涉及高維數據維數約簡技術的其它研究領域，有望為這些研究領域的發展提供技術上的支持。總之，本項目按照任務計畫書執行，達到了預期的研究目標，取得了預期的研究成果，具有較強的理論意義和廣闊的套用前景。