面向无监督特征提取的结构化图嵌入
Structured graph embedding for unsupervised feature extraction
1. 浙江开放大学 平湖学院, 浙江 平湖 314200
2. 杭州电子科技大学 数字媒体技术系, 杭州 310018
摘要
特征提取是处理高维数据的最有效工具之一。然而，当前特征提取方法存在两个问题：一是它们没有同时捕捉数据的局部和全局结构；二是构建的图脱离数据的聚类数，没有与聚类相同的连通分量。为了解决这些问题，提出了面向无监督特征提取的结构化图嵌入方法（structured graph embedding，SGE）。通过构建数据表征的K近邻和使用最小二乘回归，SGE能够同时保持数据的局部与全局相关结构。而且，SGE对表征图的拉普拉斯矩阵施加秩约束，使构建的最优图具有与c个聚类一致的c个连通分量，从而能揭示数据的聚类结构。因此，SGE能够找到更有判别力的投影。在多个真实数据集的实验表明，SGE优于其他主流降维方法。特别是在PIE数据集上，SGE的聚类精度比LRPP_GRR的聚类精度高出18.7%。这些结果表明SGE方法可以有效降低数据维数。
基金项目
浙江省高等学校国内访问学者资助项目(FX2023191)
浙江开放大学312人才培养工程资助项目
浙江省公益技术应用研究项目(LGG22F020032)
温州市基础性公益科研项目(G2023093)
浙江省重点研发计划重点专项资助项目(2021C03137)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0072
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3343-3349
文章编号: 1001-3695(2024)11-020-3343-07
发布历史
[2024-05-20] 优先出版
[2024-11-05] 印刷出版
引用本文
袁凤燕, 尹学松, 王毅刚. 面向无监督特征提取的结构化图嵌入 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (11): 3343-3349. (Yuan Fengyan, Yin Xuesong, Wang Yigang. Structured graph embedding for unsupervised feature extraction [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (11): 3343-3349. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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