基于概率类和不相关判别的半监督局部Fisher方法

来源期刊：控制与决策2015年第1期

论文作者：王寅同 王建东 陈海燕 孙博

文章页码：32 - 38

关键词：Fisher判别分析;维数约简;概率类;不相关判别;半监督学习;

摘    要：Fisher判别分析是统计模式识别中经典的有监督维数约简方法,可以在最大化类间散度的同时最小化类内散度,但存在分析过程中仅使用有标记数据而忽略无标记数据的问题.鉴于此,提出基于概率类和不相关判别的半监督局部Fisher(SLFisher)方法,以实现半监督学习的高维映射到低维的类间数据对尽可能地分离,且类内邻近数据尽可能地紧凑.采用2组标准数据集进行实验,结果表明了SLFisher方法能够有效提高识别率.