论文部分内容阅读
研究了高维数据集中共享隐空间的寻找和对齐问题,提出了半监督的流形仿射对齐算法.未匹配点的局部分布信息被有效地利用起来,以改善在匹配点比例较低情况下的学习效果;扩展的谱回归技术的应用,使得线性对齐也能较好地保持高维数据的局部几何信息.实验表明该算法能够找出高维数据的相关性方向,并将其内部隐空间较好地对齐在一起,映射新点的开销也很小.