《基於約束的半監督降維及其推廣性研究》是依託南京航空航天大學，由張道強擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於約束的半監督降維及其推廣性研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：張道強
- 依託單位：南京航空航天大學
- 批准號：60875030
- 申請代碼：F0603
- 負責人職稱：教授
- 研究期限：2009-01-01 至 2011-12-31
- 支持經費：30（萬元）
項目摘要
降維是處理高維數據的關鍵技術之一，傳統降維方法可分為監督降維和無監督降維兩類。近年來，隨著半監督學習的興起，一些半監督降維方法開始出現。半監督降維是指在降維中同時利用監督信息和無標記樣本，可看成是半監督學習的一個新的分支。監督信息可以是類別標號，也可以是揭示樣本是否屬於同一類的約束，據此又可分為基於標號的半監督降維和基於約束的半監督降維。由於從標號可以產生約束，且約束因不需太多的領域知識而更易獲取，因而對基於約束的半監督降維的研究更有實際意義。目前國際上對此方面的研究還非常薄弱。本項目旨在已有基礎之上，重點研究以下幾個問題：（1）基於約束的高效降維算法的設計；（2）基於約束的半監督降維的一般性框架；（3）對降維結果的評價準則；（4）約束集的選擇；（5）基於約束重採樣的集成學習。以上研究均在特徵抽取和特徵選擇兩個層面展開。本項目的研究將對半監督降維和集成學習的理論與算法有所貢獻，並有著廣闊的套用前景。
