基于图的半监督降维算法

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非线性降维和半监督学习都是近年来机器学习的热点.将半监督的方法运用到非线性降维中,提出了基于图的半监督降维的算法.该算法用等式融合的方法推出了标记传播算法的另一种表达形式,用标记传播的结果作为初始的数据映射,然后在图谱张成的线性空间中寻找最逼近初始映射的数据作为最后的半监督降维的结果.实验表明,所提算法可以获得平滑的数据映射,更接近于理想的降维效果.与标记传播算法、图谱逼近算法、无监督的降维算法的比较也体现出本算法的优越性.
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