模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2015, Vol. 28 Issue (9): 788-794    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201509003
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矢量量化地标点的显式监督等距映射算法*
陈诗文,王宪保,李梦园,姚明海
浙江工业大学 信息工程学院 杭州 310023
Vector Quantization Landmark Points for Supervised Isometric Mapping with Explicit Mapping
CHEN Shi-Wen, WANG Xian-Bao, LI Meng-Yuan, YAO Ming-Hai
College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023

全文: PDF (581 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 针对等距映射(ISOMAP)无监督、不能生成显式映射函数等局限性,提出矢量量化地标点的显式监督等距映射算法.该算法首先在构建的邻域图和测地线距离矩阵中引入类别信息;然后针对在迭代优化处理距离矩阵时引入地标点的问题,运用矢量量化方法代替传统随机选取方法,使选取的地标点更能反映整个流形结构;最后把径向基函数作为函数基,得到降维方法的显式映射表示.在手写数字数据集和UCI数据集上的实验表明,文中算法降维效果快速稳定,识别率较高.
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作者相关文章
陈诗文
王宪保
李梦园
姚明海
关键词 数据降维矢量量化等距映射流形学习    
Abstract:Since isometric mapping (ISOMAP) has no supervision and explicit mapping function and other limitations, an improved algorithm, selection of vector quantization landmark points for supervised isometric mapping with explicit mapping (SE-VQ-ISOMAP), is put forward. Firstly, the category information is introduced in the construction of neighborhood graph and geodesic distance matrix. Aiming at the problem that the landmark points are introduced into iterative optimization when distance matrix is processed, a method of vector quantization is employed instead of the traditional random selection. Thus, the whole manifold structure is indicated better by the selected samples. Finally, the radial function is regarded as basis, and consequently explicit mapping of dimensionality reduction method is obtained. On the handwritten digits sets and UCI datasets, the experimental results show that the proposed algorithm is fast and stable with a higher recognition rate.
Key wordsDataDimensionalityReduction    VectorQuantization    IsometricMapping    ManifoldLearning   
收稿日期: 2014-07-22     
ZTFLH: TP391  
基金资助:浙江省自然科学基金项目(No.LZ14F030001,LY14F030009)资助
作者简介: 陈诗文,男,1990年生,硕士研究生,主要研究方向为模式识别、图像处理、机器学习等.E-mail:544318004@qq.com.王宪保,男,1977年生,博士,讲师,主要研究方向为模式识别、神经网络、图像处理等.李梦园,女,1989年生,硕士研究生,主要研究方向为机器学习、模式识别、图像处理等.姚明海(通讯作者),男,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为模式识别、智能控制、物联网等.E-mail:ymh@zjut.edu.cn.矢
引用本文:   
陈诗文,王宪保,李梦园,姚明海. 矢量量化地标点的显式监督等距映射算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2015, 28(9): 788-794. CHEN Shi-Wen, WANG Xian-Bao, LI Meng-Yuan, YAO Ming-Hai. Vector Quantization Landmark Points for Supervised Isometric Mapping with Explicit Mapping. , 2015, 28(9): 788-794.
链接本文:  
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