【摘 要】
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根据认知相对性规律提出的相对变换能抑制噪音和数据稀疏对局部线性嵌入算法的不利影响,但对大规模数据容易造成新的维数灾难,因此提出局部相对变换,将相对变换限制在局部子空间上,然后用之确定局部线性嵌入算法的局部邻域,明显提高了性能,也避免了时间复杂性.标准数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性.
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根据认知相对性规律提出的相对变换能抑制噪音和数据稀疏对局部线性嵌入算法的不利影响,但对大规模数据容易造成新的维数灾难,因此提出局部相对变换,将相对变换限制在局部子空间上,然后用之确定局部线性嵌入算法的局部邻域,明显提高了性能,也避免了时间复杂性.标准数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性.
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