%0 Journal Article
%T 双流形正则化的主成分分析算法
%A 卢桂馥
%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2016
%X 摘要 针对流形正则化的低秩矩阵分解算法（Manifold Regularized Lowrank Matrix Factorization，MRLMF）只考虑了样本间几何结构这一缺点，提出一种双流形正则化的主成分分析算法（Dual-manifold Regularized Principal Component Analysis，DMRPCA）.DMRPCA算法不仅利用样本间的局部几何结构信息来构建Laplacian图，也利用特征间的局部几何结构来构建Laplacian图，并将这两个Laplacian图作为正则化项引入到主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）算法目标函数中.然后，设计了一种DMRPCA的求解算法.在实际数据库上的实验表明，DMRPCA算法可以提高现有算法聚类的准确率，从而验证了DMRPCA算法是可行的.
%K 主成分分析
%K 流形正则化
%K Laplacian图
%K 奇异值分解
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract3734.shtml