基于流形学习的“本质”维数估计

惠康华; 李春利; 王雪扬; 许新忠

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基于流形学习的“本质”维数估计

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局部线性嵌入算法(LLE)是一种可以有效处理高维流形的非线性降维方法。提出一种基于全局保持的局部线性嵌入方法(GPLLE),其在保持高维流形局部近邻关系的同时,可以保证距离远的样本仍然较远,从而可以有效地解决LLE算法中存在的问题,即LLE只能保持高维流形的局部近邻关系,而无法确保距离远的样本不会靠近。更重要的是,GPLLE方法可以用来估计高维流形的"本质"维数。实验结果表明,在GPLLE估计的低维空间,相比LLE,GPLLE具有更好的分类性能。

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来源
《计算机科学》 |2012年第s3期|212-214|共4页
作者
惠康华; 李春利; 王雪扬; 许新忠;
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作者单位

中国民航大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
“本质”维数; 局部线性嵌入; 全局保持; 流形学习;

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