基于压缩传感的邻域嵌入

贾泂; 郑忠龙; 杨杰

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基于压缩传感的邻域嵌入

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基于谱流形学习算法的一个核心问题是局部邻域的构建,可通过KNN或ε准则构建局部邻域.受压缩传感理论的启发,提出一种基于l2和l1范数重构准则的邻域构建模式,称之为基于压缩传感的邻域嵌入（CSNE）.在此基础上,利用无标签数据,提出半监督的CSNE.在多个数据集上的可视化和半监督分类实验,证明该算法的有效性.

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来源
《模式识别与人工智能》 |2012年第4期|684-690|共7页
作者
贾泂; 郑忠龙; 杨杰;
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作者单位

1. 浙江师范大学计算机科学与技术系 2. 上海交通大学图像处理与模式识别研究所;

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正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
流形学习; 压缩传感（CS）; 半监督学习;

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