基于结构正则化方法的半监督降维研究

作者：张喜莲; 刘新伟; 樊明宇

来源：温州大学学报(自然科学版), 2018, 39(03): 17-24.

• 半监督
• 降维
• 结构化学习
• 交替方向优化算法

提出了一种鲁棒的半监督降维算法——同时降维和学习数据的结构特征,亦称之为结构正则化半监督降维算法.首先,通过交替方向优化算法和聚类发现数据的结构(包括内部结构分布和数据分割),实现数据结构化学习;然后把内部结构和数据分割作为降维的正则化项来学习降维映射;在迭代过程中,降维的结果也影响数据的结构化学习,基于数据结构学习和降维映射之间的相互作用,得到更精确的数据结构,降到最合适的维度.实验结果证明了所给方法的有效性.

• 单位
  电子信息工程学院; 温州大学