【摘 要】
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在这个大数据时代,我们时常与数据打着交道。通常我们可以用一个向量来表示一个数据样本,数据的维度就是向量的维度。比如我们常见的二维数据、三维数据可以直观地可视化。有
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在这个大数据时代,我们时常与数据打着交道。通常我们可以用一个向量来表示一个数据样本,数据的维度就是向量的维度。比如我们常见的二维数据、三维数据可以直观地可视化。有的数据维度非常高,比如描述人脸、声音等的数据样本它们的维度就通常高达上百。通过简单的欧式聚类来进行数据样本的分类,在低纬度数据样本中大多有良好的分类结果。但是在高维数据的分类问题中,基于欧式距离的分类方法通常都会失效。所以针对高纬度数据的分类提出一种简单有效的方法是具有一定意义的。该文的创新点在于:针对不同维度数据的子空间分类以及多流形分类问题,
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