基于流形学习的“本质”维数估计

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局部线性嵌入算法(LLE)是一种可以有效处理高维流形的非线性降维方法。提出一种基于全局保持的局部线性嵌入方法(GPLLE),其在保持高维流形局部近邻关系的同时,可以保证距离远的样本仍然较远,从而可以有效地解决LLE算法中存在的问题,即LLE只能保持高维流形的局部近邻关系,而无法确保距离远的样本不会靠近。更重要的是,GPLLE方法可以用来估计高维流形的"本质"维数。实验结果表明,在GPLLE估计的低维空间,相比LLE,GPLLE具有更好的分类性能。
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