软件学报
軟件學報
연건학보
JOURNAL OF SOFTWARE
2008年
11期
2908-2920
,共13页
孟德宇%古楠楠%徐宗本%梁怡
孟德宇%古楠楠%徐宗本%樑怡
맹덕우%고남남%서종본%량이
环状流形%流形学习%非线性降维
環狀流形%流形學習%非線性降維
배상류형%류형학습%비선성강유
近年来出现了多种新型的非线性降维方法,且在一些应用中体现出良好的效果.然而,当面对球体、柱体等环状流形产生的非线性流形数据时,这些方法往往会失效.针对这一问题,提出了针对环状流形数据的环结构检测算法与非线性降维方法.理论上,基于目前极受关注的Isomap降维方法的运行原理,给出了一个判断环状流形的充要条件;算法上利用所得的判断定理,制订了基于数据的环状流形检测算法;最后基于所找到的环结构,利用极坐标展开的思想设计了针对环状流形数据的非线性降维策略.针对一系列典型环状流形数据集的仿真实验结果表明,与其他流形学习降维方法相比,该方法对环状流形数据进行降维具有显著优势.
近年來齣現瞭多種新型的非線性降維方法,且在一些應用中體現齣良好的效果.然而,噹麵對毬體、柱體等環狀流形產生的非線性流形數據時,這些方法往往會失效.針對這一問題,提齣瞭針對環狀流形數據的環結構檢測算法與非線性降維方法.理論上,基于目前極受關註的Isomap降維方法的運行原理,給齣瞭一箇判斷環狀流形的充要條件;算法上利用所得的判斷定理,製訂瞭基于數據的環狀流形檢測算法;最後基于所找到的環結構,利用極坐標展開的思想設計瞭針對環狀流形數據的非線性降維策略.針對一繫列典型環狀流形數據集的倣真實驗結果錶明,與其他流形學習降維方法相比,該方法對環狀流形數據進行降維具有顯著優勢.
근년래출현료다충신형적비선성강유방법,차재일사응용중체현출량호적효과.연이,당면대구체、주체등배상류형산생적비선성류형수거시,저사방법왕왕회실효.침대저일문제,제출료침대배상류형수거적배결구검측산법여비선성강유방법.이론상,기우목전겁수관주적Isomap강유방법적운행원리,급출료일개판단배상류형적충요조건;산법상이용소득적판단정리,제정료기우수거적배상류형검측산법;최후기우소조도적배결구,이용겁좌표전개적사상설계료침대배상류형수거적비선성강유책략.침대일계렬전형배상류형수거집적방진실험결과표명,여기타류형학습강유방법상비,해방법대배상류형수거진행강유구유현저우세.