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      電子發燒友網>電子資料下載>顯示及光電>一種改進的局部和相似度保持特征選擇算法

      一種改進的局部和相似度保持特征選擇算法

      2021-06-17 | pdf | 2.77 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　LSPE（ Locality and Similarity Preserving Embedding）特征選擇算法首先基于KNN定義圖結構來保持數據的局部性，再基于定義圖學習數據的低維重構系數來保持數據的局部性和相似性。兩個步驟獨立進行，缺乏交互。由于近鄰個數是人為定義的，使得學習到的圖結構不具備自適應的近鄰，不是最優的，進而影響算法性能。為優化LSPE算法的性能，提出改進的局部和相似性保持特征選擇算法，將圖學習與稀疏重構、特征選擇并入冋一個框架，使得圖學習和稀疏編碼冋時進行，其要求編碼過程是稀疏的，自適應近鄰的和非負的。所提算法旨在尋找一個能保持數據的局部性和相似性的投影，并對投影矩陣施加l2，范數，進而選擇能夠保持局部性和相似性的相關特征。實驗結果表眀，改進后的算法減少了主觀人為影響，消除了選擇特征的不穩定性，對數據噪聲魯棒性更強，提高了圖像分類的準確率。

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