一种新的彩色图像降维方法

基于内容的图像检索(CBIR)是图像检索的重要分支，而基于颜色的特征提取是CBIR的常用方法之一．如果对图像颜色的特征数提取过多、维数过大，则不利于对图像的快速匹配．本文将图像的色彩直方图作为输入向量，然后采用局部线性映射(LLE)算法对原始数据进行降维，并分别在4种色彩空间下对降维后的彩色图像进行分类．实验证明，在处理非线性数据降维时，LLE较主成分分析(PCA)具有明显的优势．     

利用非线性降维方法预测膜蛋白类型

将氨基酸的组成含量以及它们之间的相关系数作为膜蛋白序列的特征向量,采用有监督的局部线性映射(SLLE)的方法对该向量进行降维,并使用最简单的欧氏距离分类器来预测膜蛋白类型．利用统计学中Self-consistency,Jackknife和Independent dataset 3种典型方法检验SLLE的降维结果,取得了明显的效果,试验结果表明,SLLE算法能够成功地预测膜蛋白数据类型。