ABSTRACT Localitybevarande projektion (LPP) är ett klassiskt verktyg för att minska problemen med dimensionalitet. Men den är känslig för avvikelser på grund av att den använder sig av det 2 - normbaserade avståndskriteriet. I detta dokument föreslår vi en ny strategi, kallad Euler-LPP, genom att bevara de lokala strukturerna för data under avståndskriteriet för den cosinusbaserade olikheten. Euler-LPP är robust för outliers i och med att den cosinus-baserade olikheten dämpar påverkan av utliers mer effektivt än 2 -normen. En explicit kartläggning, definierad av en komplex kärna (eulerkärna) antas för att kartlägga data från inmatningsutrymmet till komplex återgivningskärnan Hilbert-rymder (CRKHS), där avståndet mellan dataparen under 2-normen är lika med avståndet i inmatningsutrymmet under den cosinusbaserade olikheten. Således kan det robusta dimensionalitetsproblemet lösas direkt i CRKHS, där lösningen garanterat konvergerar till ett globalt minimum. Dessutom är Euler-LPP lätt att genomföra utan att avsevärt öka komplexiteten i beräkningen. Försöksresultat från flera referensdatabaser bekräftar den föreslagna metodens effektivitet. INDEX TERMS Lokalitetsbevarande projektioner (LPP), komplex kärna, dimensionsreduktion, robust, eulerkartläggning
Dessutom presenterade Qiang Yu Euler-localitybevarande projektion (LPP) metod för att minska dimensionalitet och experimentet utförs på ansiktet dataset REF.
Robust Locality Preserving Projections With Cosine-Based Dissimilarity for Linear Dimensionality Reduction
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}