Graph Based Classification Using kNN Averaging and Graph Embedding Criterion
محل انتشار: چهارمین کنفرانس بین المللی مهندسی برق و کامپیوتر
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 549
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
COMCONF04_081
تاریخ نمایه سازی: 10 تیر 1396
چکیده مقاله:
In the recent years, because technology has improved rapidly, the size of data such as digital photographs becomes very high. For time and computation efficiency, we need to extract some features from this high dimensional data. Hence, in this paper, a new dimensionality reduction algorithm is proposed to extract features for the classification purpose. The proposed method is based on graph embedding which is a general framework for describing many dimensional reduction methods. In this framework, similarity and penalty graphs are constructed based on data relations. These graphs characterize the statistical or geometric property of the data that should be kept or avoided during dimensionality reduction. Our proposed method constructs these two graphs on data and uses the averaging idea among neighbor vertices of the graphs to imply the compactness in each class of data while separating different classes. Obtained results show that the proposed method improves the accuracy of classification task on data such as face and digit images
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Amin Naeemi
Department of Computer, Shahid Bahonar University, Kerman, Iran
Hadis Mohseni
Young researchers group, Shahid Bahonar University, Kerman, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :