Multiple Kernel Dimensionality Reduction via Ratio-Trace and Marginal Fisher Analysis
المؤلفون المشاركون
Xu, Hui
Yang, Yongguo
Wang, Xin
Liu, Mingming
Xie, Hongxia
Wang, Chujiao
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-01-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Traditional supervised multiple kernel learning (MKL) for dimensionality reduction is generally an extension of kernel discriminant analysis (KDA), which has some restrictive assumptions.
In addition, they generally are based on graph embedding framework.
A more general multiple kernel-based dimensionality reduction algorithm, called multiple kernel marginal Fisher analysis (MKL-MFA), is presented for supervised nonlinear dimensionality reduction combined with ratio-race optimization problem.
MKL-MFA aims at relaxing the restrictive assumption that the data of each class is of a Gaussian distribution and finding an appropriate convex combination of several base kernels.
To improve the efficiency of multiple kernel dimensionality reduction, the spectral regression frameworks are incorporated into the optimization model.
Furthermore, the optimal weights of predefined base kernels can be obtained by solving a different convex optimization.
Experimental results on benchmark datasets demonstrate that MKL-MFA outperforms the state-of-the-art supervised multiple kernel dimensionality reduction methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Hui& Yang, Yongguo& Wang, Xin& Liu, Mingming& Xie, Hongxia& Wang, Chujiao. 2019. Multiple Kernel Dimensionality Reduction via Ratio-Trace and Marginal Fisher Analysis. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196752
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Hui…[et al.]. Multiple Kernel Dimensionality Reduction via Ratio-Trace and Marginal Fisher Analysis. Mathematical Problems in Engineering No. 2019 (2019), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196752
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Hui& Yang, Yongguo& Wang, Xin& Liu, Mingming& Xie, Hongxia& Wang, Chujiao. Multiple Kernel Dimensionality Reduction via Ratio-Trace and Marginal Fisher Analysis. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196752
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1196752
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