【摘 要】
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针对如何在高维数据集中寻找嵌入的低维流形结构问题,提出了基于邻近线性表示的降维方法,该算法克服了基于成对距离相似性降维算法和基于重建系数相似性降维算法的缺点。该算法具有封闭解,时间复杂度低。实验证明,与LE、ISOMAP和LLE算法相比,该算法抗噪能力强,对邻域大小选取不敏感,在采样数据比较少的情况下也能正常运行。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61202044）
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针对如何在高维数据集中寻找嵌入的低维流形结构问题,提出了基于邻近线性表示的降维方法,该算法克服了基于成对距离相似性降维算法和基于重建系数相似性降维算法的缺点。该算法具有封闭解,时间复杂度低。实验证明,与LE、ISOMAP和LLE算法相比,该算法抗噪能力强,对邻域大小选取不敏感,在采样数据比较少的情况下也能正常运行。
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