Maximum neighborhood margin discriminant projection for classification.
Maximum neighborhood margin discriminant projection for classification.
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用于分类的最大邻域边缘判别投影
DOI：
10.1155/2014/186749
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发表时间：
2014
影响因子：
--
通讯作者：
Du L
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gou J;Zhan Y;Wan M;Shen X;Chen J;Du L
提出了一种新的最大邻域边缘判别投影（MNMDP）方法用于高维数据的降维。它利用局部信息和类信息来建模类内和类间的邻域散射。通过最大化所有点的类内和类间邻域之间的间隔，MNMDP不仅可以检测到数据的真实内在流形结构，而且还可以加强不同类别之间的模式区分。为了验证所提出的MNMDP的分类性能，它被应用到理大HRF和FKP数据库，AR人脸数据库，和UCI马斯克数据库，与竞争的方法，如PCA和LDA比较。实验结果表明，我们的MNMDP模式分类的有效性。
We develop a novel maximum neighborhood margin discriminant projection (MNMDP) technique for dimensionality reduction of high-dimensional data. It utilizes both the local information and class information to model the intraclass and interclass neighborhood scatters. By maximizing the margin between intraclass and interclass neighborhoods of all points, MNMDP cannot only detect the true intrinsic manifold structure of the data but also strengthen the pattern discrimination among different classes. To verify the classification performance of the proposed MNMDP, it is applied to the PolyU HRF and FKP databases, the AR face database, and the UCI Musk database, in comparison with the competing methods such as PCA and LDA. The experimental results demonstrate the effectiveness of our MNMDP in pattern classification.
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影响因子：
8
作者：
Gui, Jie;Sun, Zhenan;Ji, Shuiwang
通讯作者：
Ji, Shuiwang
DOI：
10.1109/tpami.2005.55
发表时间：
2005-03-01
影响因子：
23.6
作者：
He, XF;Yan, SC;Zhang, HJ
通讯作者：
Zhang, HJ
影响因子：
10.6
作者：
Cai, Deng;He, Xiaofei;Zhang, Hong-Jiang
通讯作者：
Zhang, Hong-Jiang
基于最大最近子空间裕度准则的特征提取
影响因子：
3.1
作者：
Chen, Yi;Li, Zhenzhen;Jin, Zhong
通讯作者：
Jin, Zhong
影响因子：
1.4
作者：
Gou, Jianping;Yi, Zhang
通讯作者：
Yi, Zhang