基于变换空间近邻图的自助型局部保持投影

局部保持投影(LPP)是一种典型的降维方法,通过保持数据的内在几何结构,LPP能够获得潜在的判别能力.然而,传统LPP的性能取决于人工预定义的近邻图,并且严重依赖于最近邻标准在原始数据空间中的性能.因此本文提出了一种新的降维算法--自助型局部保持投影(sdLPP).该方法首先执行LPP获得投影方向,然后在其变换的空间更新近邻图,并重复LPP.另外,本文还提出了一种改进的拉普拉斯打分(Laplacian score)标准作为算法迭代终止和判别力的参考.最后,在几个公共的UCI和人脸数据集上验证了该方法的有效性.