数据分布特性的自适应流形学习方法

李冬睿; 李梅

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数据点的局部邻域选取是基于流形学习的非线性降维方法的核心,其选取方式直接影响降维结果的质量.传统的局部邻域选取方式大多使用最近邻k-nn方法.然而,k的选择是一个难于解决的问题,且k-nn方法对分布不均匀的数据将不再适用.基于此,提出一种基于数据分布特性的自适应流形学习方法.该方法根据数据点附近的密集程度来自适应地选择最近邻域大小,充分考虑了数据点周围的点分布信息,能够有效地进行降维,非常适用于分布不均匀的数据.实验结果表明,提出的方法在COIL-20对象数据集和人工数据集上得到了期望的嵌入和分类结果,并成功地应用到了图像检索中.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2014年第6期|1387-1391|共5页
作者
李冬睿; 李梅;
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作者单位

1. 广东农工商职业技术学院计算机系 2. 广东农工商职业技术学院网络中心;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
局部邻域; 流形学习; 降维; k最近邻;

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