A global manifold margin learning method for data feature extraction and classification

歧管对齐 模式识别(心理学) 非线性降维 降维 计算机科学 歧管(流体力学) 图形 人工智能 统计流形 不变流形 线性判别分析 子空间拓扑 数据点 边距(机器学习) 特征提取 数学 理论计算机科学 机器学习 纯数学 工程类 信息几何学 机械工程 标量曲率 曲率 几何学
作者
Bo Li,Wei Guo,Xiaolong Zhang
出处
期刊:Engineering Applications of Artificial Intelligence [Elsevier BV]
卷期号:75: 94-101 被引量:12
标识
DOI:10.1016/j.engappai.2018.08.004
摘要

This paper presents a global manifold margin learning approach for data feature extraction or dimensionality reduction, which is named locally linear representation manifold margin (LLRMM). Provided that points locating on one manifold are of the same class and those residing on the corresponding manifolds are varied labeled, LLRMM is desired to identify different manifolds, respectively. In the proposed LLRMM, it firstly constructs both a between-manifold graph and a within-manifold graph. In the between-manifold graph, for any point, its k nearest neighbors and itself must belong to different manifolds. However, any node and its neighborhood points should be on the same manifold in the within-manifold graph. Then we use the minimum locally linear representation trick to reconstruct any node with their corresponding k nearest neighbors in both graphs, from which a between-manifold graph scatter and a within-manifold graph scatter can be reasoned, followed by a novel global model of manifold margin. At last, a projection will be explored to map the original data into a low dimensional subspace with the maximum manifold margin. Experiments on some widely used face data sets including AR, CMU PIE, Yale, YaleB and LFW have been carried out, where the performance of the proposed LLRMM outperforms those of some other methods such as kernel principal component analysis (KPCA), non-parametric discriminant analysis (NDA), reconstructive discriminant analysis (RDA), discriminant multiple manifold learning (DMML) and large margin nearest neighbor (LMNN).
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
赘婿应助Husayn采纳,获得10
2秒前
Akim应助wgr采纳,获得10
2秒前
hanch发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
4秒前
6秒前
pengjiejie发布了新的文献求助10
7秒前
MW完成签到,获得积分10
7秒前
xiaomi完成签到,获得积分10
8秒前
支半雪发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
10秒前
10秒前
毕业比耶发布了新的文献求助10
11秒前
着急的cc完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
30888136发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
希望天下0贩的0应助bruce233采纳,获得10
14秒前
www完成签到 ,获得积分10
14秒前
Jasper应助Leon_nomoreLess采纳,获得10
16秒前
Yumori关注了科研通微信公众号
16秒前
Hello应助33采纳,获得10
16秒前
许鹤缤发布了新的文献求助10
16秒前
郭小燕发布了新的文献求助10
17秒前
hanch完成签到,获得积分10
17秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
21秒前
务实发夹完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
周少发布了新的社区帖子
21秒前
智博36完成签到,获得积分10
23秒前
24秒前
醋溜滑板完成签到 ,获得积分10
24秒前
在水一方应助钱钱钱采纳,获得10
24秒前
Yumori发布了新的文献求助10
26秒前
26秒前
耿教授发布了新的文献求助10
26秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Effective Learning and Mental Wellbeing 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975922
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520226
关于积分的说明 11201711
捐赠科研通 3256720
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798423
邀请新用户注册赠送积分活动 877576
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806452