计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
7期
135-138
,共4页
局部线性嵌入%流形学习%维数约简%松紧度
跼部線性嵌入%流形學習%維數約簡%鬆緊度
국부선성감입%류형학습%유수약간%송긴도
局部线性嵌入算法(LLE)是流形学习中非线性数据降维的重要方法之一.考虑数据点分布大多呈现不均匀性,LLE对近邻点的选取方式将会导致大量的信息丢失.根据其不足,提出一种基于数据点松紧度的局部线性嵌入改进算法——LLE算法,针对数据点分布不均匀的数据集,tLLE算法能有效地进行维数约简,且具有比LLE更好的降维效果.在人造数据和现实数据上的嵌入以及分类识别结果表明了tLLE算法的有效性.
跼部線性嵌入算法(LLE)是流形學習中非線性數據降維的重要方法之一.攷慮數據點分佈大多呈現不均勻性,LLE對近鄰點的選取方式將會導緻大量的信息丟失.根據其不足,提齣一種基于數據點鬆緊度的跼部線性嵌入改進算法——LLE算法,針對數據點分佈不均勻的數據集,tLLE算法能有效地進行維數約簡,且具有比LLE更好的降維效果.在人造數據和現實數據上的嵌入以及分類識彆結果錶明瞭tLLE算法的有效性.
국부선성감입산법(LLE)시류형학습중비선성수거강유적중요방법지일.고필수거점분포대다정현불균균성,LLE대근린점적선취방식장회도치대량적신식주실.근거기불족,제출일충기우수거점송긴도적국부선성감입개진산법——LLE산법,침대수거점분포불균균적수거집,tLLE산법능유효지진행유수약간,차구유비LLE경호적강유효과.재인조수거화현실수거상적감입이급분류식별결과표명료tLLE산법적유효성.
