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一种自适应邻域选择算法
被引:4
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
魏莱
王守觉
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
同济大学计算机科学与技术系
王守觉
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
徐菲菲
机构
:
[1]
同济大学计算机科学与技术系
来源
:
模式识别与人工智能
|
2008年
/ 21卷
/ 03期
关键词
:
流形学习;
非线性降维;
局部多维尺度变换(LMDS);
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
:
提出一种自适应邻域选择算法,适用于所有基于局部的流形学习算法.该算法能够根据数据集分布的不同密度和曲率选择合适的邻域大小,同时结合局部多维尺度变换(LMDS),在合适的邻域下直接降维并通过全局整合得到数据集的低维坐标.实验表明该算法可较好恢复较复杂数据集的低维几何结构.
引用
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页码:406 / 409
页数:4
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