版权说明 操作指南
首页 > 成果 > 详情

基于图的半监督降维算法

认领
导出
Link by 中国知网学术期刊 Link by 万方学术期刊
反馈
分享
QQ微信 微博
成果类型:
期刊论文
作者:
杨格兰;金辉霞;孟令中;朱幸辉
作者机构:
[杨格兰] 湖南城市学院信息科学与工程学院
[金辉霞] 湖南城市学院通信与电子工程学院
[孟令中] 中国科学院软件研究所基础软件测评实验室
[朱幸辉] 湖南农业大学信息科学工程学院
语种:
中文
关键词:
半监督学习;流形学习;标记传播;图谱理论
关键词(英文):
Manifold learning;Label propagation;Spectral graph theory
期刊:
计算机科学
ISSN:
1002-137X
年:
2014
卷:
41
期:
4
页码:
280-282,296
基金类别:
本文受国家科技支撑计划课题(2012BAD35B07),湖南省教育厅优秀青年项目(12B023)资助.
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
信息科学技术学院
摘要:
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。
摘要(英文):
Nonlinear dimensionality reduction and semi-supervised learning are both hot issues in machine learning area.Based on semi-supervised method,the article solved nonlinear dimensionality reduction problem to make up for the shortfall of ordinary methods.By using integration of equalities,a novel expression of label propagation algorithm was proposed.We used the label propagation result as the initial value mapping,and then found the best approximation to it in the graph spectral space.The experiment shows that our semi-supervised dimensionality reduction meth...

反馈

验证码:
看不清楚,换一个
确定
取消

成果认领

标题:
用户 作者 通讯作者
请选择
请选择
确定
取消

提示

该栏目需要登录且有访问权限才可以访问

如果您有访问权限,请直接 登录访问

如果您没有访问权限,请联系管理员申请开通

管理员联系邮箱:yun@hnwdkj.com