一种可鉴别的稀疏保局投影算法

为了增强高维数据在低维子空间中的模式识别能力,假设任意2个类别相同的相似样本其稀疏表示也相似,并基于SPP和LPP思想,提出一种可鉴别稀疏保局投影降维新方法 DSLPP.该方法通过稀疏表示学习和保局部投影,使得在投影子空间中不仅能够保持稀疏表示对数据很好的表达能力,而且较好地获取高维数据所蕴含的本质局部流形结构和自然判别信息,从而增强高维数据在子空间中的表示能力和可鉴别能力.在3个典型的人脸数据集Yale,ORL和PIE29上,将所提出方法 DSLPP与PCA,LPP,NPE和SPP进行对比试验.结果表明DSLPP是一种有效的降维方法,能够较好地改善高维数据在低维子空间中的分类效果.     

基于多元图形特征融合原理的降维方法研究

降维是将高维模式映射到低维子空间的过程.在降维后的低维子空间进行分类往往能得到更好的效果.本文以高维数据为研究对象,采用多元描述图对高维数据进行可视化表达,采用多元图图形特征融合的方法对高维数据进行降维,用K邻分类器进行分类效果评价.与Fisher线性判别及其他一些常用非线性降维方法相比,本文所提方法在数据的可视化以及分类精度等方面均有较好效果.     

基于随机投影的正交判别流形学习算法

提出一种基于流形距离的局部线性嵌入算法,以流形距离测度数据间的相似度,选择各样本点的近邻域,解决了欧氏距离作为相似性度量时对邻域参数的敏感性.在MDLLE算法中引入最大边缘准则(maximum margin criterion,MMC)来构建最优平移缩放模型,使得算法在保持LLE局部几何结构的同时,具有MMC准则判别能力.通过正交化低维特征向量可消除降维过程中的噪声影响,进而提高算法的监督判别能力.由实验结果得到,所提出的方法具有良好的降维效果,能有效避免局部降维算法对邻域参数的敏感.随机投影独立于原始高维数据,将高维数据映射到一个行单位化的随机变换矩阵的低维空间中,维持映射与原始数据的紧密关系,从理论上分析证明了在流形学习算法中采用随机投影可以高概率保证在低维空间保持高维数据信息.     

基于张量的稀疏保持投影降维方法

传统的基于向量的降维算法需要将图像数据进行向量化处理。然而,向量表示难以考虑数据各维度上的变化,容易丢失有效的结构信息和判别信息。为此,从数据的张量表示出发,将新近提出的稀疏保持投影方法（sparsity preserving projections,SPP）推广到张量空间中,提出了基于张量的稀疏保持投影降维方法。该方法可直接将图像数据作为张量目标进行运算,保留了数据的完整性以及数据的原始结构和判别信息。降维的同时保持了原始张量空间中数据样本的稀疏重构信息。人脸数据库的识别实验结果表明,基于张量的稀疏保持投影降维方法能有效地提高识别率。     

基于LLE的彩色图象人脸检测

分析了人脸与非人脸之间的本质区别,提出了运用局部线形嵌入(LLE)的非线性降维方法,解决非线性结构的高维数据(图象)低维表示的问题,实现了高维输入数据点映射到一个全局低维坐标系,同时保留了邻接点之间的空间关系(即高维空间的几何结构).此算法不仅能够有效地发现数据的非线性结构,同时还具有平移、旋转不变性.运用LLE算法对图象进行降维,再对降维后的数据运用支持向量机(SVM)分类器进行人脸和非人脸的分类.实验结果表明,该人脸检测方法测率较高,并且不受姿态、表情和光照的影响.     

基于参数嵌入算法的支持向量机分类可视化研究

针对常用的降维算法只能可视化高维数据某一方面或某几方面特征的不足,运用参数嵌入算法在低维空间可视化其所有的特征。首先假设数据的类别在嵌入空间服从高斯分布,通过支持向量机分类算法获得训练数据在高维空间类别属性的后验概率,然后运用参数嵌入算法得到测试数据在嵌入空间的坐标和类别属性,从而实现高维数据分类的可视化．在Usps,YaleB,Mini Newsgroups数据集上的实验结果表明,该方法不仅能在低维空间表示高维数据与所属类别的联系,而且能正确揭示出数据集内部和类别集内部的关系,有利于深入研究高维数据分类的性质,参数嵌入算法的可视化效果优于直接应用PCA,ISOMAP等算法得到的低维图形,并且计算复杂度仅是数据类别和相应个数的乘积,非常适合于数据量大,类别数较少的数据分类可视化。     

一种自适应局部线性嵌入与谱聚类融合的故障诊断方法

针对数据维数高、非线性且从高维观测空间分析数据模式困难的问题,将改进的流形学习算法引入到数据聚类中,提出了一种结合自适应局部线性嵌入和递归调用规范切融合的新方法.采用自适应局部线性嵌入对原始数据进行非线性降维,应用递归调用规范切对低维空间数据进行聚类,通过对3组UCI标准测试数据集的仿真实验表明,新方法能够将高维数据有效地映射到低维本质空间,克服了传统方法对数据集结构的依赖性,从而显著提高了谱聚类算法分类的准确性和稳定性.同时,对于田纳西-伊斯曼过程的数据实验,表明了该方法对故障模式识别的可行性和有效性.     

基于隐空间的低秩稀疏子空间聚类

提出了一种基于隐空间的低秩稀疏子空间聚类算法,在聚类的过程中可以对高维数据进行降维,同时在低维空间中利用稀疏表示和低秩表示对数据进行聚类,大大降低了算法的时间复杂度.在运动分割和人脸聚类问题上的实验证明了算法的有效性.     

基于PCA-KLFDA的小样本故障数据集降维方法

针对小样本故障数据集降维问题,提出一种基于主元分析(PCA)和核局部费歇尔判别分析相结合的子空间降维方法.该方法首先应用PCA提取数据集中的关键信息并实施降维,然后将该子空间通过高斯核方法映射至高维线性空间,并在高维空间基于局部费歇尔判别分析训练出一个最有辨别力的低维分类特征集.用双跨转子实验台的一组故障特征数据集进行验证,结果表明:该方法能有效应对小样本的降维问题,达到增大不同故障样本集合间距离、使同类故障样本间的类内距离减小的效果,为基于数据驱动途径实现智能故障辨识技术中涉及的小样本故障数据集类别划分问题提供了一种新方法.     

基于图注意力网络的多标签图像分类模型

针对ML-GCN中标签共现嵌入维度过高影响模型分类性能和ML-GCN中没有充分发掘标签之间不对称关系的问题,提出一种基于图注意力网络的多标签图像分类模型ML-GAT;ML-GAT模型首先对高维标签语义嵌入矩阵进行降维;然后通过降维后的低维标签语义嵌入表示和标签类别共现图得到标签共现嵌入;与此同时ML-GAT将多标签原始...