样本列信息与自适应邻域图的局部保持投影

来源：计算机科学与探索杂志2017年第9期北京时间：

作者：王海燕，林克正，马龙，李骜

单位：哈尔滨理工大学 计算机科学与技术学院，哈尔滨 150080

摘要：针对局部保持投影（locality preserving projection，LPP）算法在传统k近邻构图过程中出现的参数k选择困难问题和样本的一维向量容易忽略样本的原始结构特征问题，引入样本的列信息思想，提出了一种基于样本对应列信息的自适应邻域构图的局部保持投影算法（adaptive neighbor and corresponding columns based graph construction on LPP, ANCCG-LPP）。该算法根据样本间的列信息自适应地得出所有样本列的列近邻，然后根据样本间成对的列近邻个数自适应地确定样本的邻域；最后通过重新定义权值矩阵来优化目标函数进行最优投影向量集的求解。在ANCCG-LPP算法的基础上，通过加入样本的类别信息，提出了有监督的ANCCG-LPP算法。在ORL、Yale Extended B人脸库上的仿真实验验证了该算法的有效性。

关键词：k近邻,局部保持投影,自适应邻域,样本列,结构特征