![](/images/graphics-bg.png)
Dimensionality Reduction with Sparse Locality for Principal Component Analysis
المؤلفون المشاركون
Youn, Hee Yong
Li, Pei Heng
Lee, Taeho
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-05-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Various dimensionality reduction (DR) schemes have been developed for projecting high-dimensional data into low-dimensional representation.
The existing schemes usually preserve either only the global structure or local structure of the original data, but not both.
To resolve this issue, a scheme called sparse locality for principal component analysis (SLPCA) is proposed.
In order to effectively consider the trade-off between the complexity and efficiency, a robust L2,p-norm-based principal component analysis (R2P-PCA) is introduced for global DR, while sparse representation-based locality preserving projection (SR-LPP) is used for local DR.
Sparse representation is also employed to construct the weighted matrix of the samples.
Being parameter-free, this allows the construction of an intrinsic graph more robust against the noise.
In addition, simultaneous learning of projection matrix and sparse similarity matrix is possible.
Experimental results demonstrate that the proposed scheme consistently outperforms the existing schemes in terms of clustering accuracy and data reconstruction error.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Pei Heng& Lee, Taeho& Youn, Hee Yong. 2020. Dimensionality Reduction with Sparse Locality for Principal Component Analysis. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202425
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Pei Heng…[et al.]. Dimensionality Reduction with Sparse Locality for Principal Component Analysis. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202425
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Pei Heng& Lee, Taeho& Youn, Hee Yong. Dimensionality Reduction with Sparse Locality for Principal Component Analysis. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202425
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1202425
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)