[发明专利]一种基于流形对齐的半监督分类方法在审
| 申请号： | 201610816610.8 | 申请日： | 2016-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN106408014A | 公开（公告）日： | 2017-02-15 |
| 发明（设计）人： | 王靖;李雪晴;彭佳林;杜吉祥 | 申请（专利权）人： | 华侨大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司35204 | 代理人： | 张松亭,邱冬新 |
| 地址： | 362021*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于流形对齐的半监督分类方法，包括基于已知的类别信息建立辅助域和目标域的训练数据的类别坐标；基于目标域近邻图得到目标域中各训练数据与测试数据间的相似度及测试数据与测试数据间的相似度；通过挖掘辅助域和目标域数据的关联性，计算辅助域中各训练数据与目标域中测试数据间的相似度；基于半监督模型计算目标域中测试数据的类别坐标；根据测试数据的类别坐标即可得到其类别信息。本发明方法利用辅助域的已知类别数据帮助目标域数据分类，提高目标域的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 流形 对齐 监督 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于流形对齐的半监督分类方法，其特征在于，包括：基于已知的类别信息建立辅助域中训练数据集的类别坐标和目标域中训练数据集的类别坐标；基于目标域近邻图构造目标域中训练数据与测试数据间的相似度矩阵及测试数据与测试数据间的相似度矩阵；通过挖掘辅助域和目标域数据的关联性，计算辅助域中训练数据与目标域中测试数据间的相似度，并构造相似度矩阵；以保持同类别的点被投影到相近的地方同时保持自身局部结构为目标构造目标函数和以已知类别的点在新的潜在空间中类别不变为约束条件，提出半监督模型；利用拉格朗日乘数法求解用矩阵形式表示的所述半监督模型，获得目标域中测试数据的类别坐标；获取测试数据的类别坐标中绝对值最大的分量对应的下标作为测试数据的类别。
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