Abstrakt. Dimensionalitetsminskning är en av de allmänt använda metoderna för dataanalys. Det är dock ofta svårt att få en efterfrågad lågdimensionell representation med endast de omärkta uppgifterna, särskilt för den diskriminerande uppgiften. I detta dokument lägger vi fram ett nytt problem med minskning av överförd dimensionalitet, som är att göra en icke övervakad minskning av diskriminerande dimensionalitet med hjälp av tillhörande förkunskaper från andra klasser i samma typ av koncept. Vi föreslår en algoritm som heter Transferred Discriminative Analysis för att ta itu med detta problem. Den använder kluster för att generera klassetiketter för målet omärkta data, och använda dimensionalitetsreduktion för dem tillsammans med tidigare märkta data för att göra subrymdsval. Dessa två steg löper adaptivt för att hitta en bättre discriminativ subrymd, och få bättre klusterresultat samtidigt. De experimentella resultaten av både begränsad och oöverskådlig ansiktsigenkänning visar på betydande förbättringar av vår algoritm jämfört med de senaste metoderna.
Wang m.fl. I Ref föreslogs en ram för minskning av den överförda dimensionen i klustersammanhang.
Transferred dimensionality reduction
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}