一种优化的近邻保持嵌入降维算法研究

作     者：李燕燕 闫德勤 LI Yan-yan;YAN De-qin

作者机构：河北建筑工程学院河北张家口075000 辽宁师范大学辽宁大连116081 

出 版 物：《计算机技术与发展》 (Computer Technology and Development)

年 卷 期：2023年第33卷第6期

页      面：28-34页

学科分类：08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 081203[工学-计算机应用技术] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61105085) 河北省高等学校科学技术研究项目资助(ZC2022013)。 

主　　题：近邻保持嵌入 流形学习 稀疏 降维 类别信息 

摘      要：近邻保持嵌入算法NPE是流形学习领域中一种重要的降维算法,现已成功应用于很多领域,例如人脸识别、语音识别等,但在处理局部邻域信息量不足、存在短路以及流形曲率大等稀疏数据时,原始数据的几何拓扑结构损坏严重。其主要原因是在邻域选择中没有对数据类间信息进行很好的区分。基于此,提出了一种优化的近邻保持算法(ONPE),在NPE算法中对数据类间信息进行优化,构造类间权值矩阵;并在低维局部重建时引入类内密度信息,从数据类内和类间两个维度出发,更好地避免数据在近邻选取方向上的缺失。将ONPE算法应用于图像检索等实验,结果表明在图像检索的实验中该算法有较高的查准率和查全率。ONPE相对于NPE降维的时间复杂度并没有增加,验证了算法的实用性和有效性。