资料介绍
在特征降维方面,图嵌入框架统一了PCA, LDA 等一系列特征降维算法,方便求解,
但相似度矩阵计算有赖于人为假设。而最大互信息(MMI)从信息论的角度得到有效的特征降维变换,但是求解复杂。针对这种情况,本文指出了图嵌入和最大互信息的联系,给出了基于两者组合的新算法GE-MMI。该算法继承了两者的优点,是一种有效的特征降维方法。
关键字:图嵌入, 互信息,特征提取,降维,GE-MMI
特征降维是模式识别任务中一个重要的预处理步骤,它把高维测量空间的数据投影到低
维特征空间,同时保持高维测量空间里数据的本征信息。通过这一变换,可以实现数据压缩和去燥,特征提取, 如PCA[1,8],提取适合分类的判别特征,如LDA[1], 或者使相近的点在低维特征空间相近,如LPP[2]。最近,Yan 等人将提出了图嵌入框架[3],将PCA,LDA,LPP 等各种算法统一, 并且为新的特征降维方法提供了指导方向。Torkkola 等人[4]从信息论的角度提出了最大互信息(MMI)的算法,利用训练样本的二阶以及更高阶的统计量,得到比PCA,LDA 更优的特征。但是,MMI 算法求解十分复杂。
本文指出了 MMI 算法和图嵌入框架的联系,提出了一种基于图嵌入和MMI 组合的新
算法,记作GE-MMI。该算法继承了图嵌入框架和MMI 算法的优点,可以得到判别能力较强的特征,它规避了LDA, LPP 算法对样本分布需要人为假设,克服了它们的缺陷,同时求解方便。
但相似度矩阵计算有赖于人为假设。而最大互信息(MMI)从信息论的角度得到有效的特征降维变换,但是求解复杂。针对这种情况,本文指出了图嵌入和最大互信息的联系,给出了基于两者组合的新算法GE-MMI。该算法继承了两者的优点,是一种有效的特征降维方法。
关键字:图嵌入, 互信息,特征提取,降维,GE-MMI
特征降维是模式识别任务中一个重要的预处理步骤,它把高维测量空间的数据投影到低
维特征空间,同时保持高维测量空间里数据的本征信息。通过这一变换,可以实现数据压缩和去燥,特征提取, 如PCA[1,8],提取适合分类的判别特征,如LDA[1], 或者使相近的点在低维特征空间相近,如LPP[2]。最近,Yan 等人将提出了图嵌入框架[3],将PCA,LDA,LPP 等各种算法统一, 并且为新的特征降维方法提供了指导方向。Torkkola 等人[4]从信息论的角度提出了最大互信息(MMI)的算法,利用训练样本的二阶以及更高阶的统计量,得到比PCA,LDA 更优的特征。但是,MMI 算法求解十分复杂。
本文指出了 MMI 算法和图嵌入框架的联系,提出了一种基于图嵌入和MMI 组合的新
算法,记作GE-MMI。该算法继承了图嵌入框架和MMI 算法的优点,可以得到判别能力较强的特征,它规避了LDA, LPP 算法对样本分布需要人为假设,克服了它们的缺陷,同时求解方便。
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