CAJ | 학술논문

局部线性嵌入（LLE）算法要求样本数据均匀稠密地分布于单个的流形上。当样本数据位于多个子流形上时，原始LLE算法无法得到合理的低维全局嵌入。本文提出了一种基于LLE的多类数据流形学习算法，其基本的思想是构建k重最小生成树代替欧氏完全图，并通过修正类间边割集中数据点的邻域关系获得全局连通的k近邻图。人工合成数据和实际数据上的实验都表明了算法的有效性。
국부선성감입（LLE）산법요구양본수거균균주밀지분포우단개적류형상。당양본수거위우다개자류형상시，원시LLE산법무법득도합리적저유전국감입。본문제출료일충기우LLE적다류수거류형학습산법，기기본적사상시구건k중최소생성수대체구씨완전도，병통과수정류간변할집중수거점적린역관계획득전국련통적k근린도。인공합성수거화실제수거상적실험도표명료산법적유효성。