一种利用鉴别随机邻域嵌入分析的数据降维方法专利登记公告

专利名称：一种利用鉴别随机邻域嵌入分析的数据降维方法

摘要：一种利用鉴别随机邻域嵌入分析的数据降维方法，包括以下步骤：(1)待降维数据输入：输入数据矩阵X＝[x1，x2，...，xN]及其类别标签，方差参数λ以及最大迭代次数Mt；(2)对输入的数据进行初始化；(3)利用映射模块进行数据建模：依据子空间的样本相似度和类别标签计算联合概率qij，通过KL散度制定目标代价函数，在此目标函数下，通过经典的共轭梯度法更新变换矩阵At进行迭代求解，其中C(A)针对A的梯度；输出最终投影矩阵：如果步骤B中包含主成分分析的预处理步骤则输出的投影矩阵为AtW，否则输出At。本发明是

专利类型：发明专利

专利号：CN201210122457.0

专利申请（专利权）人：浙江工业大学

专利发明（设计）人：郑建炜;邱虹;王万良;蒋一波;陈旻昊

主权项：一种利用鉴别随机邻域嵌入分析的数据降维方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)待降维数据输入：输入数据矩阵X＝[x1，x2，...，xN]及其类别标签，方差参数λ以及最大迭代次数Mt；(2)对输入的数据进行初始化：2.1)根据X计算输入样本间两两欧式距离；2.2)依据原空间的样本相似度和类别标签计算联合概率pij： p ij =

专利地区：浙江