【摘 要】
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流形学习已经成为机器学习与数据挖掘领域中一个重要的研究课题．目前的流形学习算法都假设所研究的高维数据存在于同一个流形上，并不能支持或者应用于大量存在的采样于多流形上
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,计算智能与中文信息处理教育部重点实验室（山西大学）
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流形学习已经成为机器学习与数据挖掘领域中一个重要的研究课题．目前的流形学习算法都假设所研究的高维数据存在于同一个流形上，并不能支持或者应用于大量存在的采样于多流形上的高维数据．针对等维度的独立多流形DC—ISOMAP算法，首先通过从采样密集点开始扩展切空间的方法将多流形准确分解为单个流形，并逐个计算其低维嵌入，然后基于各子流形间的内部位置关系将其低维嵌入组合起来，得到最终的嵌入结果．实验结果表明，该算法在人造数据和实际的人脸图像数据上都能有效地计算出高维数据的低维嵌入结果．
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