【摘 要】
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在无样本类别先验信息下,样本间的局部结构和全局结构信息在降维过程中成为重要的考虑因素。多数降维方法只考虑样本间的单一结构。在降维过程中考虑混合结构,提出基于L 2,p
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在无样本类别先验信息下,样本间的局部结构和全局结构信息在降维过程中成为重要的考虑因素。多数降维方法只考虑样本间的单一结构。在降维过程中考虑混合结构,提出基于L 2,p稀疏子空间和局部结构保持降维方法,同时考虑样本间的全局子空间结构和局部几何结构,通过刻画局部相似性关系图,保持降维前后样本间局部流行结构一致;通过更一般化的L 2,p(0<p≤1)范数约束,保持全局稀疏子空间结构,也更具普适性;降维过程中考虑混合结构,使得降维后的样本特征更具判别性。在4个图像数据集和4个生物基因数据集上的实验验证了所提
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