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將數(shù)據(jù)集進(jìn)行合理的維數(shù)約簡對于一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法效率的提高起著至關(guān)重要的影響。該文提出了一種利用數(shù)據(jù)點(diǎn)鄰域信息的線性監(jiān)督降維算法：近鄰邊界Fisher 判別分析(Neighborhood Margin Fisher DiscriminantAnalysis，NMFDA)。NMFDA 嘗試將每一數(shù)據(jù)點(diǎn)鄰域內(nèi)最遠(yuǎn)的同類數(shù)據(jù)點(diǎn)和最近的異類數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的邊界在投影子空間內(nèi)盡可能地?cái)U(kuò)大，從而提高基于距離的識別算法的準(zhǔn)確率。同時(shí)為了解決非線降維問題，提出了KernelNMFDA，通過在幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉數(shù)據(jù)庫上與其它降維算法的對比識別實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了提出算法的有效性。
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