自适应局部稀疏线性嵌入降维算法

作者：吴青; 祁宗仙; 臧博研; 张昱

来源：西安邮电大学学报, 2019, 24(02): 67-83.

DOI：10.13682/j.issn.2095-6533.2019.02.014

• 局部线性嵌入
• 稀疏度自适应
• 匹配追踪

针对局部线性嵌入近邻选取和权重矩阵奇异的问题,提出一种自适应局部稀疏线性嵌入降维算法。采用稀疏度自适应匹配追踪求解权重矩阵,利用匹配追踪的残差迭代出近邻点的权重,避免权重矩阵求解过程中引起的奇异问题。通过样本重构的残差大小,自适应地选取合适的近邻点个数,对邻域进行二次选择,保留更多的样本结构信息。实验结果表明,该算法的分类正确率均高于其他降维算法,同时也缩短了运行时间。

• 单位
  西安邮电大学; 自动化学院