LLE方法的分类与研究

摘要：

对于低维数据的分类很常见,但是对于高维数据的分类却不多,主要是因为维度太高.尤其对于分布不均匀的样本集,传统的局部线性嵌入算法易受到近邻点个数的影响,为了克服这一问题,提出改进距离的局部线性嵌入算法.通过实验表明,改进距离的局部线性嵌入算法能使原来的样本集尽可能的分布均匀,从而降低近邻点个数的取值对局部线性嵌入的影响,在保证分类准确的前提下,达到了有效缩短时间的目的.

关键词：局部线性嵌入、高维数据、分类

所属期刊栏目：22

分类号：TP3;TP7

在线出版日期：2013-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：14-17,50