基于相關(guān)性度量的復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)督圖嵌入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可視化監(jiān)測(cè)方法
【專(zhuān)利摘要】基于相關(guān)性度量的復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)督圖嵌入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可視化監(jiān)測(cè)方法，涉及復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)督圖嵌入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)方法。它是為了解決現(xiàn)有對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)督圖嵌入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)難以實(shí)現(xiàn)可視化監(jiān)測(cè)的問(wèn)題。本發(fā)明對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行維數(shù)約減，并保存數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的空間結(jié)構(gòu)關(guān)系。將高維數(shù)據(jù)降到人眼可見(jiàn)的二維或三維，在可見(jiàn)空間中觀察數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)。本發(fā)明適用于復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)督圖嵌入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可視化監(jiān)測(cè)場(chǎng)合。
【專(zhuān)利說(shuō)明】基于相關(guān)性度量的復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)督圖嵌入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可視化 監(jiān)測(cè)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)督圖嵌入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 目前，利用圖嵌入數(shù)據(jù)分析方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析的應(yīng)用少見(jiàn)，對(duì)復(fù)雜系統(tǒng) 運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)或試驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析未見(jiàn)報(bào)道。
[0003] 現(xiàn)有的圖嵌入數(shù)據(jù)分析方法主要有局部線性嵌入（Locality Linear Embedding, LLE)、拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmaps，LE)以及局部保持映射（Locality Preserving Projection, LPP)算法。LLE存在鄰近點(diǎn)參數(shù)選擇的困難；LE算法是一種非線 性算法，對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間結(jié)構(gòu)保持不利；LPP算法是一種無(wú)監(jiān)督方法，構(gòu)建鄰近圖時(shí)，存在參 數(shù)選擇困難等問(wèn)題。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明是為了解決現(xiàn)有對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)督圖嵌入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)難以實(shí)現(xiàn)可視化 監(jiān)測(cè)的問(wèn)題，從而提供一種基于相關(guān)性度量的監(jiān)督圖嵌入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可視化監(jiān)測(cè)方法 (Supervised Graph Embedding based on Correlation, SGEC) 〇
[0005] 基于相關(guān)性度量的復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)督圖嵌入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可視化監(jiān)測(cè)方法，它由以下步 驟實(shí)現(xiàn)：
[0006] 步驟一、采集復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)X，所述復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)X為m類(lèi)η維數(shù)據(jù)矩陣，S卩：nXm 矩陣：

【權(quán)利要求】
1. 基于相關(guān)性度量的復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)督圖嵌入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可視化監(jiān)測(cè)方法，其特征是：它 由以下步驟實(shí)現(xiàn)： 步驟一、采集復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)X，所述復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)X為m類(lèi)η維數(shù)據(jù)矩陣，S卩：nXm矩 陣：
為η維列向量，Rn為η維實(shí)數(shù)集； 步驟二、根據(jù)步驟一中復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)X的標(biāo)簽信息以及相關(guān)性進(jìn)行構(gòu)圖，獲得步驟一 中復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)X的映射圖； 步驟三、根據(jù)步驟二獲得的復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)X的映射圖，通過(guò)公式：
獲得該映射圖的權(quán)值矩陣; 其中：
為Xi與Xj的協(xié)方差，而〇 i、σ j分別為Xi、Xj的 標(biāo)準(zhǔn)差； 步驟四、根據(jù)公式：
獲得對(duì)角矩陣D ; 步驟五、根據(jù)公式：L = D-W獲得拉普拉斯矩陣L ; 步驟六、根據(jù)公式： XLXTa = λ XDXTa 獲得映射矩陣A的列向量a和特征值
列向量％^根據(jù)特征值從小到大的順序：
進(jìn)行排序， 并根據(jù)公式：
獲得映射矩陣A ; 步驟七、根據(jù)映射矩陣A將復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)X從m維空間降為1維空間，降維后的數(shù)據(jù)為
代表Xi在低維空間的映 射
降維后的數(shù)據(jù)Y對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)的可視化監(jiān)測(cè)結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于相關(guān)性度量的復(fù)雜系統(tǒng)監(jiān)督圖嵌入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可視化 監(jiān)測(cè)方法，其特征在于步驟二中所述的根據(jù)步驟一中復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)X的標(biāo)簽信息以及相關(guān) 性進(jìn)行構(gòu)圖的方法為： 根據(jù)各數(shù)據(jù)的標(biāo)簽信息，當(dāng)節(jié)點(diǎn)Xi與節(jié)點(diǎn)\滿(mǎn)足條件
時(shí)則節(jié)點(diǎn) Xi與節(jié)點(diǎn)Xj被連接； 其中
表示Xi與\屬于同一類(lèi)，是否為同一類(lèi)依照數(shù)據(jù)的標(biāo)簽信 息確定。
【文檔編號(hào)】G06F17/30GK104063511SQ201410325766
【公開(kāi)日】2014年9月24日 申請(qǐng)日期:2014年7月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月9日
【發(fā)明者】李君寶, 劉大同, 印姍, 梁軍, 彭宇, 彭喜元 申請(qǐng)人:哈爾濱工業(yè)大學(xué)