距离保持投影非线性降维技术的可视化与分类

被引：5

作者：

刘中华 ^{[1
,2
]}

周静波 ^{[1
]}

陈燚 ^{[1
]}

金忠 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与技术学院

[2] 河南科技大学电子信息工程学院

来源：

电子学报 | 2009年 / 37卷 / 08期

关键词：

距离保持投影; ISOMAP; 最小生成树; 测地线距离; P-ISOMAP;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习]; TP391.41 [];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080203 ;

摘要：

本文对高维数据距离保持投影方法进行了改进和扩展,采用测地线距离代替欧氏距离,能够正确地展开数据所在的流形,同时又准确地保留了每个数据点到其最近邻点和部分近邻点之间的距离.为了减少邻域大小难以选取问题,采取了对邻域大小不甚敏感的P-ISOMAP算法.与原方法和ISOMAP等高维数据降维方法相比,本文方法能更好地对数据进行降维和可视化.并且,为了进行分类,本文扩展了新的分类技术.实验表明本文方法在可视化、降维和分类方面效果不错.

引用

页码：1820 / 1825

页数：6

共 5 条

[1] 一种新的有监督流形学习方法 [J].