%0 Journal Article
%T 基于测地线距离的广义高斯型laplacian特征映射
%A 曾宪华？
%A 罗四维？
%A 王娇？
%A 赵嘉莉？
%J 软件学报
%P 815-824
%D 2009
%X 传统的laplacian特征映射是基于欧氏距离的近邻数据点的保持,近邻的高维数据点映射到内在低维空间后仍为近邻点,高维数据点的近邻选取最终将影响全局低维坐标.将测地线距离和广义高斯函数融合到传统的laplacian特征映射算法中,首先提出了一种基于测地线距离的广义高斯型laplacian特征映射算法(geodesicdistance-basedgeneralizedgaussianle,简称ggle),该算法在用不同的广义高斯函数度量高维数据点间的相似度时,获得的全局低维坐标呈现出不同的聚类特性;然后,利用这种特性进一步提出了它的集成判别算法,该集成判别算法的主要优点是:近邻参数k固定,邻接图和测地线距离矩阵都只构造一次.在木纹数据集上的识别实验结果表明,这是一种有效的基于流形的集成判别算法.
%K 流形学习
%K laplacian
%K 特征映射
%K 广义高斯函数
%K 测地线距离
%K 集成
%U http://www.jos.org.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=3425&flag=1