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1、第30卷摇第8期模式识别与人工智能Vol.30摇No.82017年8月PR&AIAug.摇2017摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇基于近邻元分析的摇半摇摇监摇摇督流形学习算法*摇摇摇摇摇摇123李雪晴摇摇王摇靖摇摇杜吉祥(华侨大学计算机科学与技术学院摇厦门361021)摘摇要摇现有的大多数流形学习算法偏重保持流形的几何结构,并未考虑到样本点的标签信息,这在一定程度上限制了流形学习算法在数据分类中的应用.因此文中提出一种基于近邻元分析的半监督流形学习算法,采用近邻元分析学习
2、距离度量矩阵,在距离度量方式下选择样本点的局部邻域点.基于距离度量方式构造样本点和邻域点的局部几何结构,并在样本点的低维嵌入坐标中保持这种局部几何结构不变.3个不同数据集上的分类实验验证了文中算法的有效性.关键词摇流形学习,局部线性嵌入,近邻元分析,度量矩阵中图法分类号摇TP391.4DOI摇10.16451/j.cnki.issn1003鄄6059.201708010引用格式摇李雪晴,王靖,杜吉祥.基于近邻元分析的半监督流形学习算法.模式识别与人工智能,2017,30(8):754-760.Semi鄄supervisedManifoldLearningAlgorithmBas
3、edonNeighbourhoodComponentsAnalysis123LIXueqing,WANGJing,DUJixiang(CollegeofComputerScienceandTechnology,HuaqiaoUniversity,Xiamen361021)ABSTRACTInmostoftheexistingmanifoldlearningalgorithms,thegeometrystructureofthedatainstancesispreserved,butthelabelinformationisignored.Therefore,theapplica
4、tionofmanifoldlearningalgorithmsindataclassificationislimited.Inthispaper,asemi鄄supervisedmanifoldlearningalgorithmbasedonneighborhoodcomponentsanalysisisproposed.Adistancemetricmatrixislearnedbyusingneighborcompone《模式识别与人工智能》电子版ntsanalysisandlocalneighborsofthesamplepointsareselectedbyusing
5、thenewdistancemetric.Thelocalgeometricstructuresofthesamplepointsandtheirneighborsareconstructedunderthenewdistancemetric,andthelocalgeometricstructuresarepreservedinthelow鄄dimensionalembeddingcoordinatesofthesamplepoints.Theclassificationexperimentsconductedonthreedifferentdatasetsdemonstra
6、tetheefficiencyoftheproposedalgorithm.*国家自然科学青年科学基金项目(No.61673186,61370006)、福建省自然科学基金项目(No.2014J01237)、华侨大学中青年教师科研提升计划(No.ZQN-PY116)、华侨大学研究生科研创新能力培育计划项目(No.1511314004)资助SupportedbyYoungScientistsFundofNationalNaturalScienceFoundationofChina(No.61673186,61370006),NaturalScienceFoundationofFuj
7、ianProvince(No.2014J01237),PromotionProgramforYoungandMiddle鄄AgedTeacherinScienceandTechnolo鄄gyResearchofHuaqiaoUniversity(No.ZQN-PY116),SubsidizedProjectforClutivatingPostgraduates忆InnovativeAbilityinScien鄄tificResearchofHuaqiaoUniversity(No.15113
