【摘 要】
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局部线性嵌入算法(LLE)中常用欧氏距离来度量样本间相似度,而对于具有低维流形结构的高维数据,欧氏距离不能衡量流形上两点间相对位置关系。提出基于Geodesic Rank-order距离
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(No.11571100)
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局部线性嵌入算法(LLE)中常用欧氏距离来度量样本间相似度,而对于具有低维流形结构的高维数据,欧氏距离不能衡量流形上两点间相对位置关系。提出基于Geodesic Rank-order距离的局部线性嵌入算法(简称GRDLLE)。算法首先应用最短路径算法(Dijkstra算法)找到最短路径长度来近似计算任意两个样本间的测地线距离,然后计算Rank-order距离用于LLE算法的相似性度量。将GRDLLE算法、其它改进LLE的流形学习算法及2DPCA算法在ORL与Yale数据集上进行对比实验,对数据用GRDLLE算法进行降维后人脸识别率有所提高,结果表明GRDLLE算法具有很好的降维效果。
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