检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中南大学信息科学与工程学院,长沙410083 [2]长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙410004
出 处:《计算机工程与应用》2011年第29期168-170,204,共4页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.61074018)
摘 要:局部切空间排列算法(Local Tangent Space Alignment)是一种具有严格数学推理的流形学习算法,能有效地学习出高维数据的低维嵌入坐标,但也存在一些不足,如对近邻点的选取依赖性较强、不适应处理高曲率分布、稀疏分布数据源。针对这些缺点,提出了一种基于几何距离摄动的局部切空间排列算法。利用几何摄动条件把样本空间划分为一组线性分块的组合,在每一个线性块上应用LTSA算法完成降维。实验结果表明了该算法的有效性。LTSA(Local Tangent Space Alignment) is a manifold learning algorithm with strict mathematical reasoning.It is et'- ficient for many nonlinear dimension reduction problems but unfit for sparse and high curvature source data.In order solve the problem, an LTSA algorithm based on geometric distance perturbation is presented.The original datasets have been set into some maximal linear patch according to the geometric distance perturbation.The LTSA will be applied to this maximal linear patch to complete the embedding dimensional-reduction.Experiment result validates the effectiveness of the algorithm.
关 键 词:降维 局部切空间排列 流形 几何摄动 最大线性块
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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