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摘要
随着科技快速发展，数据维度急剧增加，传统降维算法难以寻找数据最优子空间，严重影响分类器性能，提出了基于自适应子空间图的局部比值和判别分析算法。提出了考虑局部结构的比值和判别分析算法；通过交替迭代的优化方法，避免了现有比值和优化方法寻找到的次优解；在最优子空间学习近邻相似图而不是原始空间，避免其受到原始空间噪声点的影响；引入了香农熵约束，避免出现平凡解；最后将样本投影到最优的子空间。在合成数据集和人脸数据集上，被提出的算法与大量主流的判别分析算法进行分类任务实验。大量实验结果表明，被提出的算法能够学习到更好判别性能的投影子空间，具有更优的分类效果。
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