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基于內(nèi)容的圖像檢索中，高維特征向量的有效降維是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，流形學(xué)習(xí)算法
LLE 是有效的非線性降維方法，而SVM 的泛化能力較強(qiáng)，本文將二者結(jié)合在一起，成為一種新的有監(jiān)督流形學(xué)習(xí)算法SLLESVM，并將其應(yīng)用在圖像數(shù)據(jù)的檢索上，效果良好。
關(guān)鍵詞: 有監(jiān)督; 流行學(xué)習(xí); SLLESVM; 圖像檢索
Abstract: In Content-Based Image Retrieval, the dimension reduction of high dimension
eigenvector is a key technology, manifold learning algorithm LLE is an effective non-linear r
dimension reduction method, and SVM has stronger generalization ability, this paper combined two methods, became a new supervised manifold learning algorithm SLLESVM, and applied it in the retrieval of image data, the experiments proved that the results are good.
Key words: supervised; manifold learning; SLLESVM; image retrieval
LLE 是有效的非線性降維方法，而SVM 的泛化能力較強(qiáng)，本文將二者結(jié)合在一起，成為一種新的有監(jiān)督流形學(xué)習(xí)算法SLLESVM，并將其應(yīng)用在圖像數(shù)據(jù)的檢索上，效果良好。
關(guān)鍵詞: 有監(jiān)督; 流行學(xué)習(xí); SLLESVM; 圖像檢索
Abstract: In Content-Based Image Retrieval, the dimension reduction of high dimension
eigenvector is a key technology, manifold learning algorithm LLE is an effective non-linear r
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