【摘 要】
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随着信息时代的到来,不管采用何种方式获取信息,都面临数据的高维、非线性等难题。如何从这些数据中找到蕴藏的规律是目前迫切需要解决的问题。虽然一些传统的线性维数约简方
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随着信息时代的到来,不管采用何种方式获取信息,都面临数据的高维、非线性等难题。如何从这些数据中找到蕴藏的规律是目前迫切需要解决的问题。虽然一些传统的线性维数约简方法取得了长足进步,但是这些工作远不足以解决如多流形结构等复杂的数据。本文试图在此做一点有意义的工作,主要包括以下几方面的内容:(1)分析了流形学习算法在邻域选择方面存在的问题及相关解决方法。(2)提出了基于切丛流形的学习模型及相关学习算法。(3)利用手写数字、人脸识别、医学数据等实例验证了基于切丛的流形学习算法的有效性。
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