【摘 要】
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近年来,流形学习成为包括机器学习、模式识别和计算机视觉等相关领域的研究热点.流形学习算法中,邻域选择直接关系到算法的性能,而传统的邻域选择算法如k近邻和ε邻域算法存
【机 构】
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国防科学技术大学计算机学院,海军工程大学装备经济管理系
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近年来,流形学习成为包括机器学习、模式识别和计算机视觉等相关领域的研究热点.流形学习算法中,邻域选择直接关系到算法的性能,而传统的邻域选择算法如k近邻和ε邻域算法存在参数难以确定,所构建邻域不能反映流形学习算法对邻域要求等缺点.提出了一种基于流形局部线性结构的自适应邻域选择算法（ANSLL）.首先通过分析现有流形学习算法,总结出构建邻域的两个基本原则：1）同一邻域的所有点都近似地位于某一d维线性子空间内（d为流形维数）;2）每个邻域包含尽可能多的点.基于这两个基本原则,ANSLL算法采用主成分分析技术（P
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