【摘 要】
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流形学习(Manifold Learning)算法是近年来发展起来的非线性降维机器学习算法。等度规特征映射Isomap(Isometric feature mapping)和局部线性嵌入LLE(Locally Linear Embedding)是两种典型的流形学习算法。通过实验比较和分析两种算法中邻接参数K和采样点数N的选取对降维结果以及执行时间的影响,实验结果表明Isomap对邻接参数K和采样点
【基金项目】
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上海市选拔培养优秀青年教师基金项目(06XPYQ48)
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流形学习(Manifold Learning)算法是近年来发展起来的非线性降维机器学习算法。等度规特征映射Isomap(Isometric feature mapping)和局部线性嵌入LLE(Locally Linear Embedding)是两种典型的流形学习算法。通过实验比较和分析两种算法中邻接参数K和采样点数N的选取对降维结果以及执行时间的影响,实验结果表明Isomap对邻接参数K和采样点数N具有较高的容忍度,而LLE算法在计算速度上优势明显。
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