判别正则化谱回归 (2011年)

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文件名称：判别正则化谱回归 (2011年)
文件大小：327KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-11 10:14:51
自然科学 论文 谱回归(SR)算法是一种正则化的降维方法,通过学习获得回归框架下的嵌入函数,使其迫免了稠密矩阵分解的问题．但是在讲回归的构困中,更加关注于类内信息,而忽视了很重要的类间信息．为此,提出一种新的降维算法―判别正别化谱回归(DRSR)．它将数据集的判别信息和流行结构同时嵌入到正则项的构造中,期望使输出结果即保持同类样本间的内在邻近关系,同时又能将不同类的近邻样本尽可能分得开．最后,分析了这种算法的优缺点,并在两个常用的数据集(Yale和wine)上脸证了算法的可行性及有效性．