基于流形学习的“本质”维数估计

摘要：

局部线性嵌入算法(LLE)是一种可以有效处理高维流形的非线性降维方法.提出一种基于全局保持的局部线性嵌入方法(GPLLE),其在保持高维流形局部近邻关系的同时,可以保证距离远的样本仍然较远,从而可以有效地解决LLE算法中存在的问题,即LLE只能保持高维流形的局部近邻关系,而无法确保距离远的样本不会靠近.更重要的是,GPLLE方法可以用来估计高维流形的“本质”维数.实验结果表明,在GPLLE估计的低维空间,相比LLE,GPLLE具有更好的分类性能.

关键词："本质"维数、局部线性嵌入、全局保持、流形学习

所属期刊栏目：39

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：中央高校基本科研业务费中国民航大学专项ZXH2011C010;中国民航大学科研启动基金2010QD10X

在线出版日期：2013-01-28（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：212-214,233