保持局部邻域关系的增量Hessian LLE算法

摘要：

Hessian LLE算法是一种经典的流形学习算法,但该方法是以批处理的方式进行的,当新的数据点加入时,必须重新运行整个算法,计算所有数据点低维嵌入,原来的运算结果被全部丢弃.鉴于此,提出了一种保持局部邻域关系的增量Hessian LLE(LIHLLE)算法,该方法通过保证流形新增样本点在原空间和嵌入空间局部邻域的线性关系不变,用其已有邻域点的低维坐标线性表示新增样本点,来得到新增点的低维嵌入,实现增量学习.在Swiss roll with hole和frey_rawface数据集上的实验表明,该方法简便、有效可行.

关键词：流形学习、Hessian LLE、增量学习

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60875040,60970014,61175067;教育部高等学校博士点基金200801080006;山西省自然科学基金资助项目2010011021-1;山西省科技攻关项目20110321027-02;太原市科技局明星专项09121001

在线出版日期：2012-07-23（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：217-219,226