【摘 要】
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局部切空间排列是一种广受关注的流形学习算法，其具备实现简单、全局最优等特点，但其难以有效处理稀疏采样或非均匀分布的高维观测数据。针对这一问题，该文提出一种改进的局部切
【机 构】
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国防科学技术大学电子科学与工程学院
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局部切空间排列是一种广受关注的流形学习算法，其具备实现简单、全局最优等特点，但其难以有效处理稀疏采样或非均匀分布的高维观测数据。针对这一问题，该文提出一种改进的局部切空间排列算法。首先，提出一种基于L1范数的局部切空间估计方法，由于同时考虑了距离和结构因素，该方法得到的切空间较主成分分析方法更为准确。其次，在坐标排列步骤为了减小排列误差，设计了一种基于流形结构的加权坐标排列方案，并给出了具体的求解方法。基于人造数据和真实数据的实验表明，该算法能够有效地处理稀疏和非均匀分布的流形数据。
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