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来源 :计算机应用 | 被引量 : [!--cite_num--]次 | 上传用户:[!--user--]
【摘 要】
:
半监督模式下的多视角特征降维方法,大多并未考虑到不同视角间特征投影的差异,且由于缺乏对降维后的低维矩阵的稀疏约束,无法避免噪声和其他不相关特征的影响。针对这两个问题,提出自适应嵌入的半监督多视角特征降维方法。首先,将投影从单视角下相同的嵌入矩阵扩展到多视角间不同的矩阵,引入全局结构保持项;然后,将无标签的数据利用无监督方法进行嵌入投影,对于有标签的数据,结合分类的判别信息进行线性投影;最后,再将两
【作 者】
:
孙圣姿
万源
曾成
【机 构】
:
武汉理工大学理学院
【出 处】
:
计算机应用
【发表日期】
:
2018年12期
【关键词】
:
多视角特征降维
半监督学习
自适应性嵌入
组合权重矩阵
正则化稀疏约束
multi-view feature dimension reduction semi-
【基金项目】
:
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2018IB016).
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