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开发工具:Others
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上传日期:2019-09-19 13:38:54
上 传 者qingfengzk
说明:  有了这个调整策略,根据关系,自适应调整每个样本的稀疏度参数 那些具有非零稀疏表示系数的样本,通过它们来判别信息 图表的增强。 具有相同的期望,原始空间中的相似性信息 投影空间用于稀疏表示作为指导信息。 另外,一个新的 引入测量来控制每个样本的局部结构对投影的影响 学习,在投影中应保留更多正确的判别信息空间。
(With this adjustment strategy, the sparsity parameter of each sample is adjusted adaptively according to the relationship of those samples with nonzero sparse representation coefficients, by which the discriminant information of graph is enhanced.)

文件列表:
Adaptive sparse graph learning based dimensionality reduction for classification.pdf (1685816, 2019-09-07)

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