计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2009年
5期
234-237,264
,共5页
维数约简%机器学习%流形学习
維數約簡%機器學習%流形學習
유수약간%궤기학습%류형학습
流形学习是一种新出现的机器学习方法,近年来引起越来越多的计算机科学工作者和认知科学工作者的重视.为了加深对流形学习的认识和理解,从流形与流形学习的基本概念入手,追溯它的发展历程.针对目前的几种主要的流形算法,分析它们各自的优势和不足,然后引用LLE的应用示例.说明流形学习较之于传统的线性降维方法如PCA等,能够有效地发现非线性高维数据的本质维数,可以有效地进行维数约简和数据分析.最后对流形学习未来的研究方向做出展望,以期进一步拓展流形学习的应用领域.
流形學習是一種新齣現的機器學習方法,近年來引起越來越多的計算機科學工作者和認知科學工作者的重視.為瞭加深對流形學習的認識和理解,從流形與流形學習的基本概唸入手,追溯它的髮展歷程.針對目前的幾種主要的流形算法,分析它們各自的優勢和不足,然後引用LLE的應用示例.說明流形學習較之于傳統的線性降維方法如PCA等,能夠有效地髮現非線性高維數據的本質維數,可以有效地進行維數約簡和數據分析.最後對流形學習未來的研究方嚮做齣展望,以期進一步拓展流形學習的應用領域.
류형학습시일충신출현적궤기학습방법,근년래인기월래월다적계산궤과학공작자화인지과학공작자적중시.위료가심대류형학습적인식화리해,종류형여류형학습적기본개념입수,추소타적발전역정.침대목전적궤충주요적류형산법,분석타문각자적우세화불족,연후인용LLE적응용시례.설명류형학습교지우전통적선성강유방법여PCA등,능구유효지발현비선성고유수거적본질유수,가이유효지진행유수약간화수거분석.최후대류형학습미래적연구방향주출전망,이기진일보탁전류형학습적응용영역.
