【摘 要】
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现有的全局流形学习算法都敏感于邻域大小这一难以高效选取的参数，它们都采用了基于欧氏距离的邻域图创建方法，从而使邻域图容易产生“短路”边。本文提出了一种基于随机游走模
【机 构】
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河南财经政法大学计算机与信息工程学院
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现有的全局流形学习算法都敏感于邻域大小这一难以高效选取的参数，它们都采用了基于欧氏距离的邻域图创建方法，从而使邻域图容易产生“短路”边。本文提出了一种基于随机游走模型的全局流形学习算法（Random walk-based isometric mapping，RW-ISOMAP）。和欧氏距离相比，由随机游走模型得到的通勤时间距离是由给定两点间的所有通路以概率为权组合而成的，不但鲁棒性更高，而且还能在一定程度上度量具有非线性几何结构的数据之间的相似性。因此采用通勤时间距离来创建邻域图的RW-ISOMAP算法将
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