一种新的基于有区别方差分析的流形学习算法

王庆刚; 李见为; 胥勋涛

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一种新的基于有区别方差分析的流形学习算法

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提出了一种有区别方差嵌入(DVE,distinguishing variance embeddings)算法。算法建立在最大方差展开(MVU,maximumvariance unfolding)和拉普拉斯特征映射(Laplacianeigenmaps)的基础上,通过最大化非近邻点在低维空间中的距离在全局上展开嵌入流形,利用近邻点间的距离和约束有效保留了数据集的局部邻近关系。DVE算法也可以看作是对MVU算法的约束松弛改进。在易于可视化的模拟数据和具有嵌入流形结构的图像数据集上进行了实验,实验结果证明了算法的有效性。

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来源
《光电子．激光》 |2009年第8期|1096-1100|共5页
作者
王庆刚; 李见为; 胥勋涛;
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作者单位

重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室;

重庆400030;

绵阳职业技术学院;

四川绵阳621000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
流形学习; 维数约减; 方差分析; 最大方差展开(MVU); 拉普拉斯特征映射;

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