高维数据分类方法研究

在对高维度数据进行模式分类时,能否有效进行降维是一个关键问题。提出了一种结合高斯过程潜变量模型(GPLVM)和支持向量机(SVM)的阶梯跳跃降维分类框架方法,能有效的降低样本数据维数,同时提高分类器性能。利用GPLVM实现数据的平滑映射,对输入样本进行非线性降维后,根据SVM的分类校验结果进行下一步降维迭代操作;计算新的阶梯维数,根据反馈动态调整降维输入数据。利用该方法对UCI上的数据集进行分类,仿真结果验证了方法的有效性。