基于子空间学习的快速自适应局部比值和判别分析

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摘 要：降维是处理高维数据的一项关键技术，其中线性判别分析及其变体算法均为有效的监督算法。然而大多数判别分析算法存在以下缺点：a）无法选择更具判别性的特征；b）忽略原始空间中噪声和冗余特征的干扰；c）更新邻接图的计算复杂度高。为了克服以上缺点，提出了基于子空间学习的快速自适应局部比值和判别分析算法。（剩余15864字）

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