流形学习及其算法研究  

Manifold Learning and Research of Algorithm

作　　者：闫志敏[1] 刘希玉[2] 

机构地区：[1]山东师范大学信息科学与工程学院,山东济南250014 [2]山东师范大学管理与经济学院,山东济南250014

出　　处：《计算机技术与发展》2011年第5期99-102,共4页Computer Technology and Development

基　　金：国家自然科学基金重大项目(60873058);山东省自然科学基金重大项目(Z2007G03)

摘　　要：流形学习作为微分几何的一个分支,旨在找出嵌入在高维数据中的低维流形结构,它的大部分算法都是用来进行维数约简的,也有一部分用来进行数据可视化的。目前,流形学习渐渐成为机器学习及模式识别领域中的一个研究热点。介绍了流形以及流形学习的基本概念,针对流形学习中的几种学习算法,讨论了它们各自的特点并分析了它们的不足之处,以便在以后的流形学习研究中能够更好地运用这些算法对数据进行分析以及降维。Manifold learning is a branch of differential geometry, it will find embedded in high dimensional data in low dimensional manifold structure, which most of the algorithms are also used for dimensionality reduction, and some are also used for data visualization. Currently, Manifold learning gradually becomes a hotspot in the field of machine learning and pattern recognition. First, described the basic concepts of the manifold and manifold learning, then discussed the respective characteristics of meadfold leatning algorithms and analysed their shortcomings. You can use these algorithnas better for data analysis and dimensionality reduction in the future of Manifold learning study.

关 键 词：流形学习 等度规映射 局部线性嵌套 拉普拉斯特征映射 局部切空间排列算法 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构] O186[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]