[发明专利]基于自步学习的数据降维方法有效
| 申请号： | 202010702772.5 | 申请日： | 2020-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN111967499B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 康昭;林治平;李姜辛 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F18/2135 | 分类号： | G06F18/2135;G06F18/214 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 周刘英 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自步学习的数据降维方法，涉及模式识别和数据挖掘技术领域。该方法首先定义基于核保持的损失项，通过设计一个新的正则化器得到最终的目标函数表达形式，采用了一种替代性优化策略得到要求得的矩阵，针对新输入的数据，左乘求得的矩阵就可以得到其低维表示。本发明为了进一步消除噪声和离群值的影响，在PCA中引入了人类的认知原理。这样可以提高PCA的泛化能力。其次，通过理论分析和实验能揭示了本发明的鲁棒性。针对最大化问题设计了一种新颖的加权函数，该函数可以定义样本的复杂度，并在学习过程中从“简单”样本逐渐学习为“复杂”样本。本发明的方法适用于高维度数据方面的降维操作。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 学习 数据 方法 | ||
【主权项】：
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