黎曼法坐标流形学习扩展算法

摘要：

LOGMAP是最近提出的一种黎曼流形学习算法,它能够有效地学习出高维数据的低维嵌入坐标.然而该算法只能处理单类数据的流形学习问题,当存在多类数据时往往不能得到理想的嵌入结果.为解决这个问题,提出了一种扩展的LOGMAP算法(Extended LOGMA PAlgorithm,简称ELOGMAP).该算法通过计算全局基准点所在类到其他类的最短距离找出各类的局部基准点,然后逐个计算各类数据相对于局部基准点的局部黎曼法坐标,最后通过扩展的全局基准点与局部基准点之间测地距离关系得到多类数据的整体嵌入坐标.实验结果验证了该算法在处理多类数据流形学习上的有效性.

关键词：流形学习、黎曼法坐标、对数映射

所属期刊栏目：35

分类号：O41;TP3

资助基金：广东省自然科学基金项目07006474;广东省科技攻关项目2007B010200044

在线出版日期：2008-11-18（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：198-200,209