基于直接估计梯度思想的数据降维算法

摘要：

高维非线性数据的降维处理对于计算机完成高复杂度的数据源分析是非常重要的.从拓扑学角度分析,维数约简的过程是挖掘嵌入在高维数据中的低维线性或非线性的流形.该文在局部嵌入思想的流形学习算法的基础上,提出直接估计梯度值的方法,从而达到局部线性误差逼近最小化,实现高维非线性数据的维数约简,并在Swiss roll曲线上采样测试取得了良好的降维效果.

关键词：直接估计梯度、降维算法、流形学习、局部嵌入

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60435010;河北省教育厅科研项目Z2006303;东北大学985工程信息化基础结构关键技术科技创新平台项目

在线出版日期：2008-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：205-207