基于缺损数据的非线性特征提取和分类方法

摘要

本发明公开了一种基于缺损数据的非线性特征提取和分类方法，包括以下步骤:采用缺损数据的距离估计方法来构造数据点的局部邻域集和局部邻域集对应的缺失标记集；构造基于所述局部邻域集和其对应的缺失标记集的核范数正则化模型，并使用自适应定点迭代算法求解该模型来提取局部坐标；对齐所述局部坐标，获得全局坐标。本发明的方法在面对缺损数据时，可以有效地构造邻域集、提取局部坐标以及恢复全局坐标，最终实现缺损数据的非线性特征提取和分类。

主权项

一种基于缺损数据的非线性特征提取和分类方法，其特征在于，包括：采用缺损数据的距离估计方法来构造数据点的局部邻域集和局部邻域集对应的缺失标记集；构造基于所述局部邻域集和其对应的缺失标记集的核范数正则化模型，并使用动态自适应迭代算法求解该模型来提取局部坐标；对齐所述局部坐标，获得全局坐标。