[发明专利]一种半监督的特征变换方法和装置

摘要

本发明实施例提供一种半监督的特征变换方法和装置，其中，所述方法包括根据预定的标签数据集中的各个标签数据的标签向量和特征向量，确定每一个标签数据与其他标签数据的关系Wll；根据预定的非标签数据集中的各个非标签数据的特征向量，确定每一个非标签数据与其他非标签数据的关系Wuu；根据所述预定的标签数据集中的各个标签数据的标签向量和特征向量，以及所述预定的非标签数据集中的各个非标签数据的特征向量，确定每一个标签数据与每一个非标签数据的关系Wlu；根据所述Wll、Wuu以及Wlu；确定特征变换矩阵，根据该特征变换矩阵进行半监督的特征变换。通过本发明实施例的方法和装置，提高了特征变换的效率，得到了更有效的特征变换结果。

主权项

一种半监督的特征变换方法，其中，所述方法包括：第一确定步骤，其根据预定的标签数据集中的各个标签数据的标签向量和特征向量，确定每一个标签数据与其他标签数据的关系Wll；第二确定步骤，其根据预定的非标签数据集中的各个非标签数据的特征向量，确定每一个非标签数据与其他非标签数据的关系Wuu；第三确定步骤，其根据所述预定的标签数据集中的各个标签数据的标签向量和特征向量，以及所述预定的非标签数据集中的各个非标签数据的特征向量，确定每一个标签数据与每一个非标签数据的关系Wlu；特征变换步骤，其根据所述Wll、Wuu以及Wlu，确定特征变换矩阵，根据该特征变换矩阵进行半监督的特征变换，其中，所述特征变换步骤包括：基于局部保持投影方法，利用所述Wll形成初始目标函数；在所述初始目标函数上加入所述Wuu和所述Wlu所形成的正则项，形成目标函数；根据以上目标函数确定特征变换矩阵，根据该特征变换矩阵进行半监督的特征变换，其中，所述目标函数为：其中，a为所需求的最后变换投影向量；α为一个线性组合参数，0≤α≤1；β为大于1的系数；Xl为所有标签数据的原始特征向量组合成的特征矩阵；Xu为所有非标签数据的原始特征向量组合成的特征矩阵；Dll＝diag(sum(Wll))；Luu＝Duu‑Wuu，其中，Duu＝diag(sum(Wuu))；Dl＝diag(sum(Wlu))；Du=diag(sum(WluT)).]]>