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J-GLOBAL ID:201702217457943449   整理番号:17A1592127

判別回帰と局所判別分析に基づく次元縮小アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Linear discriminant regression and local discriminant analysis based dimensionality reduction algorithm
著者 (3件):
資料名:
巻: 38  号:ページ: 1371-1376  発行年: 2017年 
JST資料番号: C3599A  ISSN: 1000-7024  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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線形判別回帰の分類アルゴリズムはクラス内距離とクラス間距離を考慮しないため、線形判別回帰と局部判別分析に基づく次元縮小アルゴリズム(LDRFDR)を提案し、同時にクラス内とクラス間の再構築誤差、およびクラス内と局部類間距離を利用して射影行列を獲得した。その物理的意味は各種類の相互に最も遠い線空間を見つけることであり、その中のクラス内距離とクラス間距離はデータの局部性を考慮し、最大化相の遠いクラス間のサンプルを避けることは最適化目標に影響を与える。実験結果により、LDRFDRアルゴリズムの次元簡約性はその他の半監督次元縮小アルゴリズムより優れていることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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