基于降维字典学习的高维数据分类策略
来源：计算机应用与软件杂志2024年第9期北京时间：
作者：李巧君, 李江岱, 王爱菊
摘要：为了解决字典学习中的高维数据与非线性问题，提出一种基于降维字典学习的高维数据分类策略。在降维阶段，利用自编码器学习一种非线性映射，该映射可以降维并保留高维数据的非线性结构；在字典学习阶段，利用标签嵌入进行局部约束；在学习过程中，保留了可分解的非线性局部结构，增强了类的区分能力，同时优化了映射函数和字典。在多个基准数据集上的实验结果表明，提出的方法能够有效解决字典学习中的高维数据与非线性问题。
关键词：字典学习, 高维数据, 局部约束, 自编码器
