基于类别信息的监督局部保持投影方法
Supervised locality preserving projection based on class information作者机构:华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361000
出 版 物:《计算机应用》 (journal of Computer Applications)
年 卷 期:2012年第32卷第2期
页 面:531-534页
核心收录:
学科分类:1305[艺术学-设计学(可授艺术学、工学学位)] 13[艺术学] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程]
基 金:国家自然科学基金青年基金资助项目(10901062) 福建省自然科学基金资助项目(2010J01136)
摘 要:局部保持投影算法(LPP)是拉普拉斯映射(LE)的线性近似,但LPP作为一种无监督方法,并没有有效利用已有的类别信息提高分类效率。为此提出一种基于类别信息的监督局部保持投影方法(SLPP-LI)。在学习投影矩阵时,SLPP-LI综合利用了流形的几何结构和已有训练点的类别信息,通过调整控制参数的取值,有效地利用已知的低维信息,并且直接求解线性方程获得高维数据的低维模型。通过在多个人脸数据库和手写数字库上的对比实验,表明了SLPP-LI对于高维数据的初始维数以及训练数据的数目并不敏感,与主分量分析法(PCA)、LPP、正交LPP(OLPP)、有监督的LPP(SLPP)相比,均具有较高的识别率,充分说明SLPP-LI算法能够有效处理分类问题。