Discriminative sparse embedding based on adaptive graph for dimension reduction

计算机科学 子空间拓扑 判别式 嵌入 降维 图形 还原(数学) 维数(图论) 人工智能 模式识别(心理学) 算法 理论计算机科学 数学 几何学 纯数学
作者
Zhonghua Liu,Kaiming Shi,Kaibing Zhang,Weihua Ou,Lin Wang
出处
期刊:Engineering Applications of Artificial Intelligence [Elsevier BV]
卷期号:94: 103758-103758 被引量:36
标识
DOI:10.1016/j.engappai.2020.103758
摘要

The traditional manifold learning methods usually utilize the original observed data to directly define the intrinsic structure among data. Because the original samples often contain a deal of redundant information or it is corrupted by noises, it leads to the unreliability of the obtained intrinsic structure. In addition, the intrinsic structure learning and subspace learning are completely separated. For solving above problems, this paper presents a novel dimension reduction method termed discriminative sparse embedding (DSE) based on adaptive graph. By projecting the original samples into a low-dimensional subspace, DSE learns a sparse weight matrix, which can reduce the effects of redundant information and noises of the original data, and uncover essential structural relationship among the data. In DSE, the robust subspace is learned from the original data. Meanwhile, the intrinsic local structure and the optimal subspace can be simultaneously learned, in which they are mutually improved, and the accurate structure can be captured, and the optimal subspace can be obtained. We propose an alternative and iterative method to solve the DSE model. In order to evaluate the performance of DSE, it is compared with some state-of-the-art feature extraction algorithms. Various experiments show that our DSE is effective and feasible.
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