10.3969/j.issn.1001-3695.2007.11.005
流形学习中非线性维数约简方法概述
较为详细地回顾了流形学习中非线性维数约简方法,分析了它们各自的优势和不足.与传统的线性维数约简方法相比较,可以发现非线性高维数据的本质维数,有利于进行维数约简和数据分析.最后展望了流形学习中非线性维数方法的未来研究方向,期望进一步拓展流形学习的应用领域.
维数约简、流形学习、多维尺度、等距映射、拉普拉斯特征映射、局部线性嵌入、局部切空间排列
24
TP391(计算技术、计算机技术)
2007-12-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
19-25