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將數(shù)據(jù)集進行合理的維數(shù)約簡對于一些機器學習算法效率的提高起著至關重要的影響。該文提出了一種利用數(shù)據(jù)點鄰域信息的線性監(jiān)督降維算法：近鄰邊界Fisher 判別分析(Neighborhood Margin Fisher DiscriminantAnalysis，NMFDA)。NMFDA 嘗試將每一數(shù)據(jù)點鄰域內最遠的同類數(shù)據(jù)點和最近的異類數(shù)據(jù)點之間的邊界在投影子空間內盡可能地擴大，從而提高基于距離的識別算法的準確率。同時為了解決非線降維問題，提出了KernelNMFDA，通過在幾個標準人臉數(shù)據(jù)庫上與其它降維算法的對比識別實驗，驗證了提出算法的有效性。
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