《基於成對約束的自適應半監督降維方法研究》是依託華南理工大學,由韋佳擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名:基於成對約束的自適應半監督降維方法研究
- 項目類別:青年科學基金項目
- 項目負責人:韋佳
- 依託單位:華南理工大學
《基於成對約束的自適應半監督降維方法研究》是依託華南理工大學,由韋佳擔任項目負責人的青年科學基金項目。
《基於成對約束的自適應半監督降維方法研究》是依託華南理工大學,由韋佳擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要隨著高維數據的快速增長,降維在機器視覺、語音識別、自然語言處理、生物信息學等領域當中扮演著越來越重要的作用。本...
《半監督半配對高維多表示數據的降維及拓展研究》是依託南京航空航天大學,由陳松燦擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 高維多表示數據(多態或多視圖數據及其經變換所得表示數據的總稱)廣泛存在於多媒體處理、多語種文本識別、無線感測網路等領域,對其降維分析是模式識別的重要任務之一,因降維是提高識別系統預測或泛化...
這種方法第一步利用Must-Link 和Cannot-Link 成對約束產生投影矩陣,在投影空間中對數據聚類生成聚類標 號;第二步,利用線性判別分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)選擇子空間;第三步,使用基於成對約 束的 K 均值算法對子空間中的數據聚類。 DSCA 有效 地利用了監督信息集成數據降維和聚類, 降低了基於 約束的...
利用遷移學習技術,提出一種基於成對約束判別分析-非負稀疏散度的降維算法。採用加權距離度量測度來衡量樣本間的相似度並進而選擇近鄰樣本,提出一種基於加權近鄰保持嵌入的降維算法。通過對數據集上的全部樣本構造相似圖和懲罰圖,提出一種基於圖的半監督判別局部排列降維算法。在分類算法方面:針對傳統支持向量機不能...
發展了融合特徵判別性的正則化支持向量機、基於局部性正則化推廣誤差界的特徵選擇算法、融合非目標類數據信息的線性判別分析等;3、在多視圖數據層面的成果有:提出了多視圖判別性正則化分類器、基於跨視圖約束的半監督判別性正則化分類器等;4、在多視圖數據特徵層面的成果有:發展了半監督半配對多視圖數據的降維框架...