局部保持映射（Locality Preserving Projection，LPP）算法是一種有效的特征提取方法。提出了利用巴氏距離和LPP相合算法對特征進行提取。當特征維數過高時，首先對樣本用LPP進行特征提取和降維處理，然后采用巴氏距離特征的迭代算法，得到最小錯誤率上界。在ORL上實驗，實驗結果表明了提出算法在人臉識別中的有效性。
標簽： LPP 人臉識別
上傳時間： 2014-01-25
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PCA/LDA/LPP/TensorLPP/代碼。 LPP是目前一種比較重要的子空間算法。基于Tensor的子空間算法，是傳統PCA/LDA算法的進一步推廣，具有重要意義。
標簽： LPP TensorLPP Tensor PCA
上傳時間： 2015-09-22
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2維LPP（2維局部映射保護）代碼，可以對圖像等二維數據進行降維。
標簽： LPP 局部 保護 代碼
上傳時間： 2013-12-18
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LPP for matlab, Good code for you!
標簽： for matlab Good code
上傳時間： 2015-11-02
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核LPP（局部保持映射）的降維方法。跟Xiaofei He的論文配套
標簽： Xiaofei LPP 局部 保持
上傳時間： 2014-07-22
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非線性降維方法LPP 可以應用于高維數據的機器學習
標簽： LPP 非線性 降維 應用于
上傳時間： 2014-01-15
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這是一篇有關于LPP（局部保持投影）的英文資料
標簽： LPP 局部 保持投影 英文
上傳時間： 2017-07-29
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