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- [7] 神经网络及其应用[M]. 清华大学出版社 , 周志华,曹存根主编, 2004
流形学习概述
被引：65
作者：
徐蓉
姜峰
姚鸿勋
机构：
[1] 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
来源：
关键词：
维数约简;
流形学习;
等距离映射算法;
局部线性嵌入算法;
交叉流形;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号：
摘要：
流形学习是一种新的非监督学习方法,近年来引起越来越多机器学习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,该文由流形学习的拓扑学概念入手,追溯它的发展过程.在明确流形学习的不同表示方法后,针对几种主要的流形算法,分析它们各自的优势和不足,然后分别引用Isomap和LLE的应用示例.结果表明,流形学习较之于传统的线性降维方法,能够有效地发现非线性高维数据的本质维数,利于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.
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