: "人工智能-机器学习-代价敏感降维及其人脸识别应用研究"
: "该研究聚焦于人工智能领域中的机器学习技术，特别是针对降维方法的成本敏感性改进，并探讨了这些方法在人脸识别领域的应用。"
: "人工智能-机器学习"
【部分内容】: 这篇论文详细阐述了在人工智能和机器学习背景下，传统降维方法的局限性，特别是当不同错误分类的代价不相等时。以人脸识别为例，文中指出，将入侵者误分类为合法用户通常比将合法用户误分类为入侵者的损失更大。因此，作者提出了几种成本敏感的降维算法，包括：
1. 代价敏感的加权局部保持投影（Weighted Cost-Sensitive Local Preserving Projection, WCSLPP）：针对局部保持投影（Local Preserving Projection, LPP）中识别错误率的优化问题，论文引入了错误分类代价，设计了一个新的WCSLPP模型，以最小化分类错误代价。通过加权策略，解决了类别不平衡问题，增强了投影方向的代表性。
2. 嵌入成对代价的线性判别分析（Pairwise Costs in Linear Discriminant Analysis, PCLDA）：PCLDA在传统线性判别分析（LDA）的基础上，加入了加权函数，以适应成对贝叶斯风险准则，同时减少了离群点对投影方向的影响。通过定义的重要性函数，平衡了各类样本的贡献。
3. 嵌入成对代价的子类判别分析（Pairwise Costs in SubClass Discriminant Analysis, PCSCDA）：论文将人脸识别门禁系统视为代价敏感的子类学习问题，整合了错误分类代价和聚类信息，提出了一种新的PCSCDA算法，接近成对贝叶斯风险准则。
4. 嵌入成对代价的半监督判别分析（Pairwise Costs in Semi-Supervised Discriminant Analysis, PCSDA）：针对人脸识别中大量未标记数据的情况，PCSDA利用k近邻方法预测无标签图像的标签，并引入加权函数，提高了目标函数的判别能力，实现了高精度且低复杂度的标签预测。
这四项创新性的成本敏感降维算法都在人脸识别数据集上进行了实验，验证了它们在提高识别准确性和降低分类错误代价方面的有效性。这些研究对于改进机器学习模型在现实世界应用中的性能，特别是在高风险应用如安全系统中，具有重要的理论和实践价值。
