一种在源数据稀疏情况下的数据降维算法

摘要：

流形学习方法是根据流形的定义提出的一种非线性数据降维方法,主要思想是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形.从分析基于流形学习理论的局部线性嵌入算法入手,针对传统的局部线性嵌入算法在源数据稀疏时会失效的缺点,提出了基于局部线性逼近思想的流形学习算法,并在S-曲线上采样测试取得良好降维效果.

关键词：降维算法、局部线性逼近、流形学习、局部线性嵌入

所属期刊栏目：43

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60435010;吉林大学校科研和教改项目

在线出版日期：2007-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：181-183,186