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基于几何距离摄动的局部线性嵌入算法
1
作者
杨安平
陈松乔
+1 位作者
胡鹏
莫禹均
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第24期198-199,203,共3页
传统局部线性嵌入(LLE)算法对近邻个数依赖性较强,不适用于处理稀疏数据源。针对该问题,提出一种基于几何距离摄动的LLE算法。通过线性块内的最大欧氏距离与测地距离之差构造几何摄动,描述流形数据的局部线性特性,对原始流形数据进行最...
传统局部线性嵌入(LLE)算法对近邻个数依赖性较强,不适用于处理稀疏数据源。针对该问题,提出一种基于几何距离摄动的LLE算法。通过线性块内的最大欧氏距离与测地距离之差构造几何摄动,描述流形数据的局部线性特性,对原始流形数据进行最大线性分块操作,保证局部模块的线性特性,并在每一个局部线性模块上应用LLE算法实现嵌入降维。实验结果表明,该算法能有效提高分类的平均准确率。
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关键词
特征提取
局部
线性
嵌入
流形学习
几何距离摄动
最大线性分块
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题名
基于几何距离摄动的局部线性嵌入算法
1
作者
杨安平
陈松乔
胡鹏
莫禹均
机构
中南大学信息科学与工程学院
长沙理工大学电气与信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第24期198-199,203,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(61074018)
文摘
传统局部线性嵌入(LLE)算法对近邻个数依赖性较强,不适用于处理稀疏数据源。针对该问题,提出一种基于几何距离摄动的LLE算法。通过线性块内的最大欧氏距离与测地距离之差构造几何摄动,描述流形数据的局部线性特性,对原始流形数据进行最大线性分块操作,保证局部模块的线性特性,并在每一个局部线性模块上应用LLE算法实现嵌入降维。实验结果表明,该算法能有效提高分类的平均准确率。
关键词
特征提取
局部
线性
嵌入
流形学习
几何距离摄动
最大线性分块
Keywords
feature extraction
Local Linear Embedding（LLE）
manifold learning
geometric distance perturbation
Maximum Linear Block（MLB）
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于几何距离摄动的局部线性嵌入算法
杨安平
陈松乔
胡鹏
莫禹均
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
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