[發明專利]一種利用圖像正則化及數據重建解決特征提取任務的方法有效

申請號：	201810008875.4	申請日：	2018-01-04
公開（公告）號：	CN108363724B	公開（公告）日：	2021-12-10
發明（設計）人：	趙洲;孟令濤;高天祥;何曉飛;蔡登;莊越挺	申請（專利權）人：	浙江大學
主分類號：	G06F16/2458	分類號：	G06F16/2458
代理公司：	杭州求是專利事務所有限公司 33200	代理人：	鄭海峰
地址：	310058 浙江***	國省代碼：	浙江;33
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種利用圖像正則數據重建解決特征提取任務方法
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【說明書】：

本發明公開了一種利用圖像正則化及數據重建解決特征提取任務的方法。主要包括如下步驟：1)針對于一組數據點，構建其權重矩陣及對應的拉普拉斯矩陣。2)隨機初始化特征提取矩陣與重建系數矩陣，迭代更新特征提取矩陣與重建系數矩陣，得到最終收斂的特征提取矩陣作為特征提取的依據。相比于一般的項目推薦解決方案，本發明使用了圖像正則化與數據重建相結合的方法，則能夠提取出更有效的數據特征。本發明在數據特征提取問題中所取得的效果相比于傳統的方法更好。

技術領域

本發明涉及社區問答任務，尤其涉及一種利用圖像正則化及數據重建解決特征提取任務的方法。

背景技術

在類似與數據挖掘與信息檢索等任務方面，數據維度的降低是一個非常重要的任務，降低數據的維度對于降低處理數據的時間及空間消耗有著十分重要的意義，同時可以防止使用該數據時出現過擬合現象。對于數據維度的降低通常涉及數據特征提取方面的問題，對于特征提取目前有監督式的特征提取與非監督式的特征提取兩種方法，其中監督式的特征提取方法需要數據擁有標簽信息，但是目前帶有標簽信息的數據量很少，所以本發明將采用非監督式的特征提取方法。

本發明將利用帶有圖像正則化的數據重建方法來進行非監督的特征提取，本發明的目標是挑選出能夠最佳地保存數據原始分辨性內容信息及原始數據結構信息的特征。為了完成此目標，本發明將結合數據重建方面的目標函數及圖像規則化方面的目標函數，來進行相關特征的選取與相關重建系數矩陣的選取。本發明首先固定重建系數矩陣，來求取特征提取矩陣，之后固定特征提取矩陣，來求取重建系數矩陣，經過迭代循環直至特征提取矩陣收斂之后，返回特征提取矩陣作為原始數據提取特征值的指示矩陣。

發明內容

本發明的目的在于解決現有技術中的問題，為了克服現有技術中監督式特征提取需要大量帶有標簽數據的問題，及現有非監督式特征提取僅僅關注到保存數據特征性信息，而沒有關注到保存數據結構信息的問題，本發明提供一種利用圖像正則化及數據重建解決特征提取任務的方法。本發明所采用的具體技術方案是：

利用圖像正則化及數據重建解決特征提取任務的方法，包含如下步驟：

1、針對于一組數據點，構建其權重矩陣及對應的拉普拉斯矩陣。

2、隨機初始化重建系數矩陣與特征提取矩陣，之后進行迭代，在每次迭代過程中，先固定重建系數矩陣，來更新特征提取矩陣，再固定特征提取矩陣，更新重建系數矩陣。循環迭代更新至特征提取矩陣收斂之后，返回最終的特征提取矩陣。

3、按照特征提取矩陣來對于原始數據點進行特征提取。

上述步驟可具體采用如下實現方式：

1、針對于一組數據點構成的數據點矩陣X＝(x₁,...,x_m)，其中m為數據點的個數，任意一點的表達x_i∈Rⁿ，為一個n維向量；針對于這組數據點，其原始特征矩陣F＝(f₁,...,f_n)＝X^T，F為數據點矩陣X的轉置矩陣。針對于此組數據點中的每一個點x_i，找到其距離最近的一個點x_j，并在x_i與x_j之間建立連線，按照此方法構建描述數據點之間關系的圖。對于圖中的點，構建權重矩陣W∈R^m*m，其中若x_i與x_j兩點之間存在連線，則w_ij＝1，否則w_ij＝0。構建對角矩陣 D∈R^m*m，其中，D_ii＝∑_jW_ij。構建拉普拉斯矩陣L＝D-W。