Kernel Entropy Component Analysis with Nongreedy L1-Norm Maximization
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-10-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Kernel entropy component analysis (KECA) is a newly proposed dimensionality reduction (DR) method, which has showed superiority in many pattern analysis issues previously solved by principal component analysis (PCA).
The optimized KECA (OKECA) is a state-of-the-art variant of KECA and can return projections retaining more expressive power than KECA.
However, OKECA is sensitive to outliers and accused of its high computational complexities due to its inherent properties of L2-norm.
To handle these two problems, we develop a new extension to KECA, namely, KECA-L1, for DR or feature extraction.
KECA-L1 aims to find a more robust kernel decomposition matrix such that the extracted features retain information potential as much as possible, which is measured by L1-norm.
Accordingly, we design a nongreedy iterative algorithm which has much faster convergence than OKECA’s.
Moreover, a general semisupervised classifier is developed for KECA-based methods and employed into the data classification.
Extensive experiments on data classification and software defect prediction demonstrate that our new method is superior to most existing KECA- and PCA-based approaches.
Code has been also made publicly available.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ji, Haijin& Huang, Song. 2018. Kernel Entropy Component Analysis with Nongreedy L1-Norm Maximization. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130820
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ji, Haijin& Huang, Song. Kernel Entropy Component Analysis with Nongreedy L1-Norm Maximization. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130820
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ji, Haijin& Huang, Song. Kernel Entropy Component Analysis with Nongreedy L1-Norm Maximization. Computational Intelligence and Neuroscience. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130820
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130820
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر