非线性维数约减

作品数：5被引量：13H指数：2
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相关作者：侯越先何丕廉吴静怡丁峥石陆魁更多>>
相关机构：天津大学浙江广播电视大学南京师范大学云南大学更多>>
相关期刊：《计算机工程与应用》《计算机研究与发展》《计算机应用》更多>>
相关基金：国家自然科学基金天津市科技发展战略研究计划项目江苏省高校自然科学研究项目更多>>
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基于增量切空间校准的自适应流式大数据学习算法被引量：1
《计算机研究与发展》2017年第11期2547-2557,共11页谈超 吉根林 赵斌 
国家自然科学基金项目(41471371;61702270);江苏省高校自然科学基金项目(15KJB520022)~~
流形学习是为了寻找高维空间中观测数据的低维嵌入.作为一种有效的非线性维数约减方法,流形学习被广泛应用于数据挖掘、模式识别等机器学习领域.然而,对于样本外点学习、增量学习和在线学习等流形学习方法,面对流式大数据的学习算法时...
关键词：流形学习 非线性维数约减 流式大数据 增量切空间 自适应 
基于成对约束的非线性维数约减框架被引量：2
《计算机工程与应用》2017年第5期147-153,158,共8页尹学松 蒋融融 江立飞 施建华 
浙江省公益性技术研究应用项目(No.2013C33087);浙江省高校中青年学科带头人学术攀登项目(No.pd2013446)
半监督维数约简是指借助于辅助信息与大量无标记样本信息从高维数据空间找到一个最优低维判别空间,便于后续的分类或聚类操作,它被看作是理解基因序列、文本与人脸图像等高维数据的有效方法。提出一个基于成对约束的半监督维数约简一般...
关键词：维数约简 辅助信息 成对约束 先验隶属度 邻接矩阵 
非线性维数约减算法在文档聚类中的应用
《计算机应用》2008年第2期488-490,共3页孙越恒 侯越先 何丕廉 
国家自然科学基金资助项目(60603027)
提出一种非线性维数约减算法——自组织等距嵌入实现高维文档数据的压缩,并在文档聚类实验中,与经典的线性维数约减算法—隐含语义索引进行了比较研究。实验结果表明,在复杂度显著低于LSI算法的同时,SIE算法取得了优于LSI算法的性能,且...
关键词：非线性维数约减 线性维数约减 自组织等距嵌入 文档聚类 
基于局域主方向重构的适应性非线性维数约减被引量：6
《计算机应用》2006年第4期895-897,共3页侯越先 吴静怡 何丕廉 
现有的主要非线性维数约减算法,如SIE和Isomap等,其邻域参数的设定是全局性的。仿真表明,对于局域流形结构差异较大的数据集,全局一致的邻域参数可能无法获得合理的嵌入结果。为此给出基于局域主方向重构的适应性邻域选择算法。算法首...
关键词：非线性维数约减 适应性邻域选择 局域主方向 流形学习 
基于自组织的鲁棒非线性维数约减算法被引量：4
《计算机研究与发展》2005年第2期188-195,共8页侯越先 丁峥 何丕廉 
天津市科技发展计划基金项目 (0 2 3 10 0 5 11)
现有的非线性维数约减算法需要求解大尺度特征值问题 由于特征值问题至少二次的计算复杂性 ,这类算法在大样本集上的应用较受限制 此外 ,现有算法的全局优化机制对于噪声较为敏感 ,且需要考虑“病态矩阵”的计算精度问题 提出时间复...
关键词：非线性维数约减 自组织 鲁棒性 机器学习 
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