【摘 要】
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Isomap算法嵌入向量求解依赖于所有的初始样本，在增加新数据时需要较长时间重新计算所有数据样本间的测地距离。为了提高运算速度，提出一种基于核函数的增量学习Isomap算法，将测
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,广东商学院数学与计算科学系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60775047);国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2007AA04Z244);国家自然科学基金重点项目(60835004)~~
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Isomap算法嵌入向量求解依赖于所有的初始样本，在增加新数据时需要较长时间重新计算所有数据样本间的测地距离。为了提高运算速度，提出一种基于核函数的增量学习Isomap算法，将测地距离矩阵当作一个核矩阵，并通过常数增加的方法保证测地距离矩阵满足Mercer条件，算法只需要计算新增点与原有数据点间的测地距离。与核主成分算法一样，新增点的投影值计算变为核矩阵上的特征分解。在Swiss，Helix和多姿态人脸数据中的实验结果表明，算法大大降低了计算复杂度，有利于快速发现隐藏在高维空间的低维流形分布。
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