【摘 要】
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稀疏保持判别分析（SPDA）是一种新型的基于图的半监督降维（SSDR）方法,近年来已被成功应用于解决诸多实际问题（如人脸识别）.SPDA基于数据的稀疏重构关系建图,由于稀疏的特性,从而包含
【基金项目】
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国家自然科学基金（11076015）, 山东省自然科学基金（ZR2010FL011）
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稀疏保持判别分析（SPDA）是一种新型的基于图的半监督降维（SSDR）方法,近年来已被成功应用于解决诸多实际问题（如人脸识别）.SPDA基于数据的稀疏重构关系建图,由于稀疏的特性,从而包含自然的判别信息.然而,在SPDA计算中涉及到稠密矩阵的特征分解从而导致在存储和记忆方面会耗费大量时间,为此,我们提出了一种新的SSDR算法-基于谱技巧稀疏保持判别分析（SSPDA）,该方法将稀疏表示与谱技巧结合在一起.具体地,首先把投影函数的计算转化为一个回归类优化问题,然后借助岭回归技巧得到投影方向向量,从而有效的避免
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