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流形学习方法是根据流形的定义提出的一种非线性数据降维方法,主要思想是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形。从分析基于流形学习理论的局部线性嵌入算法入手,针对传统的局部线性嵌入算法在源数据稀疏时会失效的缺点,提出了基于局部线性逼近思想的流形学习算法,并在S-曲线上采样测试取得良好降维效果。
一种在源数据稀疏情况下的数据降维算法
【摘 要】
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流形学习方法是根据流形的定义提出的一种非线性数据降维方法,主要思想是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形。从分析基于流形学习理论的局部线性嵌入算法入手,针对传统的
【机 构】
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中国科学院研究生院工程教育学院,中国科学院研究生院信息科学与工程学院,东北大学秦皇岛分校
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2007年28期
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