【摘 要】
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如何发现高维数据空间流形中有意义的低维嵌入信息是流形学习的主要目的。目前,大部分流形学习算法都是用于非线性维数约简或是数据可视化的,如等距映射(Isomap),局部线性嵌
【机 构】
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泉州经贸职业技术学院,泉州医学高等专科学校
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目(A0610021)
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如何发现高维数据空间流形中有意义的低维嵌入信息是流形学习的主要目的。目前,大部分流形学习算法都是用于非线性维数约简或是数据可视化的,如等距映射(Isomap),局部线性嵌入算法(LLE),拉普拉斯特征映射算法(laplacian Eigenmap)等等,文章对这三种流形学习算法进行实验分析与比较,目的在于了解这几种流形学习算法的特点,以便更好地进行数据的降维与分析。
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