【摘 要】
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针对SOM(Self-Organizing Map,自组织映射)算法在进行流形学习时容易陷入局部极值和产生"拓扑缺陷"问题的原因,本文提出了一种新的基于SOM的流形学习算法——TO-SOM (Tra
【机 构】
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河南财经学院信息学院 郑州 450002
【出 处】
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第三届中国数据挖掘学术会议(CCDM2009)
论文部分内容阅读
针对SOM(Self-Organizing Map,自组织映射)算法在进行流形学习时容易陷入局部极值和产生"拓扑缺陷"问题的原因,本文提出了一种新的基于SOM的流形学习算法——TO-SOM (Training Orderly-SOM)。根据流形的局部欧氏性,TO-SOM算法从一个局部线性或近似线性的数据子集出发,按照数据的内在流形结构对其进行有序训练,可以避免局部极值、克服"拓扑缺陷"问题。根据SOM算法的鲁棒性,TO-SOM算法在成功学习数据内在流形结构的同时,对邻域大小参数和噪音也不像ISOMAP和LLE等现有流形学习算法那样敏感,从而更容易得到实际应用。
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