论文部分内容阅读
最近邻特征空间嵌入(nearest feature space embedding,NFSE)方法选取最近邻特征空间时使用欧氏距离度量,导致样本的类内离散度和类间离散度同步变化,无法准确反映样本在高维空间的分布;选取每个样本最近邻特征空间都要遍历所有类,导致训练时间长。针对以上问题,提出非线性距离的最近邻特征空间嵌入改进方法(nearest feature space embedding method based on nonlinear distance metric,NDNFSE),引入非线性距