计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2006年
4期
895-897
,共3页
非线性维数约减%适应性邻域选择%局域主方向%流形学习
非線性維數約減%適應性鄰域選擇%跼域主方嚮%流形學習
비선성유수약감%괄응성린역선택%국역주방향%류형학습
现有的主要非线性维数约减算法,如SIE和Isomap等,其邻域参数的设定是全局性的.仿真表明,对于局域流形结构差异较大的数据集,全局一致的邻域参数可能无法获得合理的嵌入结果.为此给出基于局域主方向重构的适应性邻域选择算法.算法首先为每个参考点选择一个邻域集,使各邻域集近似处于局域主线性子空间,并计算各邻域集的基向量集;再由基向量集对各邻域点的线性拟合误差判定该邻域点与主线性子空间的偏离程度,删除偏离较大的点.仿真表明,基于局域主方向重构的适应性邻域选择可有效处理局域流形结构差异较大的数据集;且相对于已有的适应性邻域选择算法,可以更好屏蔽靠近参考点的孤立噪声点及较大的空间曲率导致的虚假连通性.
現有的主要非線性維數約減算法,如SIE和Isomap等,其鄰域參數的設定是全跼性的.倣真錶明,對于跼域流形結構差異較大的數據集,全跼一緻的鄰域參數可能無法穫得閤理的嵌入結果.為此給齣基于跼域主方嚮重構的適應性鄰域選擇算法.算法首先為每箇參攷點選擇一箇鄰域集,使各鄰域集近似處于跼域主線性子空間,併計算各鄰域集的基嚮量集;再由基嚮量集對各鄰域點的線性擬閤誤差判定該鄰域點與主線性子空間的偏離程度,刪除偏離較大的點.倣真錶明,基于跼域主方嚮重構的適應性鄰域選擇可有效處理跼域流形結構差異較大的數據集;且相對于已有的適應性鄰域選擇算法,可以更好屏蔽靠近參攷點的孤立譟聲點及較大的空間麯率導緻的虛假連通性.
현유적주요비선성유수약감산법,여SIE화Isomap등,기린역삼수적설정시전국성적.방진표명,대우국역류형결구차이교대적수거집,전국일치적린역삼수가능무법획득합리적감입결과.위차급출기우국역주방향중구적괄응성린역선택산법.산법수선위매개삼고점선택일개린역집,사각린역집근사처우국역주선성자공간,병계산각린역집적기향량집;재유기향량집대각린역점적선성의합오차판정해린역점여주선성자공간적편리정도,산제편리교대적점.방진표명,기우국역주방향중구적괄응성린역선택가유효처리국역류형결구차이교대적수거집;차상대우이유적괄응성린역선택산법,가이경호병폐고근삼고점적고립조성점급교대적공간곡솔도치적허가련통성.
