【摘 要】
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利用图代数计算数据之间的相关性,进而优化数据的局部邻域,并应用于改进局部线性嵌入.LLE算法。优化后的LLE算法考虑了数据集的聚类结构,但不需要分类信息或聚类算法做预处理
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利用图代数计算数据之间的相关性,进而优化数据的局部邻域,并应用于改进局部线性嵌入.LLE算法。优化后的LLE算法考虑了数据集的聚类结构,但不需要分类信息或聚类算法做预处理,因而算法是无监督的,有通用性,简单易于实现。邻域优化后的局部线性嵌入算法克服了经典LLE不能很好地处理稀疏或含有噪音数据的缺陷。同时继承了经典LLE时间复杂度低的优点,可用于解决大规模数据问题。标准数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性。
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