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介绍了流形学习中Hessian特征映射、拉普拉斯特征映射和局部切空间排列3种非线性降维算法的概念和实现步骤，并基于三维的Swiss Roll数据点集通过实验对3种算法在参数选择和运算效率等方面进行了比较分析，期望为不同应用提供参考．
流形学习中三种非线性降维算法的比较研究
【摘 要】
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介绍了流形学习中Hessian特征映射、拉普拉斯特征映射和局部切空间排列3种非线性降维算法的概念和实现步骤，并基于三维的Swiss Roll数据点集通过实验对3种算法在参数选择和运
【机 构】
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中华女子学院山东分院计算机系,中国矿业大学理学院
【出 处】
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云南民族大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年2期
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