کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
407151 | 678130 | 2016 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Local and global regularized sparse coding for data representation
ترجمه فارسی عنوان
محلی و جهانی کدگذاری نزولی را برای نمایندگی داده ها تنظیم می کند
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Recently, sparse coding has been widely adopted for data representation in real-world applications. In order to consider the geometric structure of data, we propose a novel method, local and global regularized sparse coding (LGSC), for data representation. LGSC not only models the global geometric structure by a global regression regularizer, but also takes into account the manifold structure using a local regression regularizer. Compared with traditional sparse coding methods, the proposed method can preserve both global and local geometric structures of the original high-dimensional data in a new representation space. Experimental results on benchmark datasets show that the proposed method can improve the performance of clustering.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 175, Part A, 29 January 2016, Pages 188–197
Journal: Neurocomputing - Volume 175, Part A, 29 January 2016, Pages 188–197
نویسندگان
Zhenqiu Shu, Jun Zhou, Pu Huang, Xun Yu, Zhangjing Yang, Chunxia Zhao,