【图文】降维特征提取流形学习方法介绍

1、 SSMM-Isomap聚类可视化实验 1.5 6 1 4 0.5 0 2 -0.5 0 -1 0 -2 -1.5 -2 -2 -4 -2.5 -2 -6 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 -3 -3.5 -3 -3 3 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 -1 -3 -4 -5 -3 -1 1 2 1 0 3 3 2 4 4 -2 -1 0 1 2 -2 -1 0 1 2 3 4 5 a. PCA e. SSMMC 5 4 3 0.8 1.2 1 b. LDA f. Isomap -1.6 x 10 -12 c. LapLDA g. MMD-Isomap -0.06 -0.

2、08 -0.1 -1.8 -1.7 d. SSLDA h. SSMM-Isomap 2 0.6 1 0.4 0 -1 -2 -3 -4 -6 0.2 -2 -1.9 -0.12 -0.14 -0.16 -0.18 -2.1 0 -0.2 -0.4 8 -0.5 -2.2 -0.2 -0.22 -0.24 -1.6 -0.24 x 10 -12 -4 -2 0 2 4 6 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 -2.3 0.2-2.4 -2.3 -2.2 -2.1 -2 -1.9 -1.8 -1.7 -0.22 -0.2 -0.18 -0.16 -0.14 -0.12 -0.1 -

3、0.08 -0.06 Fig.1 COIL20哥伦比亚目标数据集上的数据可视化结果对比 人脸识别实验 AR-male人脸数据集 100 100 100 90 80 70 PCA IsoP LDA SSLDA SSMMC LapLDA SSMM-Isomap1 SSMM-Isomap2 90 80 70 PCA IsoP LDA SSLDA SSMMC LapLDA SSMM-Isomap1 SSMM-Isomap2 90 80 70 PCA IsoP LDA SSLDA SSMMC LapLDA SSMM-Isomap1 SSMM-Isomap2 60 60 60 Accuracy Accur

4、acy 50 50 Accuracy 3 6 9 12 15 18 21 24 50 40 40 40 30 30 30 20 20 20 10 10 10 0 0 3 6 9 12 15 18 21 24 0 3 6 9 12 15 18 21 24 Reduced Dimensionality Reduced Dimensionality Reduced Dimensionality Fig.2 AR-male人脸数据集上，每类有标签样本数分别为8（左）、10（中）、12（右）时的分类准确度随所降维度的变化情况 17 目标识别实验 COIL-20哥伦比亚图像数据集 100 100 95 9

5、0 100 95 90 85 95 90 85 85 80 Accuracy 80 80 75 Accuracy Accuracy 75 70 65 60 55 50 75 70 65 60 PCA IsoP LDA SSLDA SSMMC LapLDA SSMM-Isomap1 SSMM-Isomap2 2 3 4 5 6 7 8 9 70 65 60 PCA IsoP LDA SSLDA SSMMC LapLDA SSMM-Isomap1 SSMM-Isomap2 2 3 4 5 6 7 8 9 PCA IsoP LDA SSLDA SSMMC LapLDA SSMM-Isomap1 SSMM-Isomap2 2 3 4 5 6 7 8 9 55 55 Reduced Dimensionality Reduced Dimensionality Reduced Dimensionality Fig.3 COIL-