【摘 要】
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为了有效地约简稀疏数据的维度，提出一种基于切空间判别的稀疏数据局部降维方法，其思想是扩展局部邻域，增大样本点间的重叠信息，使之在稀疏降维过程中通过充分的信息达到精确的低
【机 构】
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北华航天工业学院计算机科学与工程系
【基金项目】
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河北省廊坊市科学技术基金项目(2010011007)
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为了有效地约简稀疏数据的维度，提出一种基于切空间判别的稀疏数据局部降维方法，其思想是扩展局部邻域，增大样本点间的重叠信息，使之在稀疏降维过程中通过充分的信息达到精确的低维嵌入；利用切空间判别的方法对扩展后局部区域的样本点进行选择保留，弃除切方向变化较大的点，使之实现更好的降维效果。实验结果表明，在人工生成的数据集上，新方法获得了较好的嵌入结果；并且在人脸识别与图像检索中得到了期望的可视化分类结果。
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