基于局部约束字典学习的数据降维和重构方法

发布时间：2017-07-30 13:20

  本文关键词：基于局部约束字典学习的数据降维和重构方法

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【摘要】：针对目前已有的非线性降维算法存在计算复杂度高、难以处理大型数据集和增量化降维问题,本文提出了一种基于局部约束字典学习的非线性降维算法。该方法通过重构一些潜在标志点的局部内在流形,并在数据处理过程中将训练数据和未知数据一起嵌入到内在流形中,使得数据的内在几何结构特征得以保持。与已有非线性降维方法相比,该算法具有计算复杂度低、存储空间小和通用性强的特点,可以很好地解决增量化降维问题,易于处理大型数据集。另外,该算法也可以解决高维数据的重构问题,与已有重构方法相比具有计算简单、重构误差较低的特点。实验结果表明了算法的有效性。
【作者单位】： 上海大学机电工程与自动化学院;山东理工大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 字典学习 局部约束 数据降维 数据重构
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1弓丨言 近年来,随着信息技术的飞速发展,高维数据广泛应用于模式识别、计算机视觉、数字图像处理等领域,如何从高维数据中获取描述其本质特征的信息,是信息科学领域中的基本问题。要解决此问题,需要对高维数据进行有效的降维处理。在过去的十几年中,许多降维算法已被学者提

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本文编号：594406