针对降维算法局部线性嵌入算法LLE(Local Linear Embedding)未能充分保留高维数据中邻域之间的结构的问题,提出了一种新的融合邻域分布属性的局部线性嵌入算法。该算法通过计算每个样本数据的邻域分布以及KL(Kullback-Leibler)散度度量...针对降维算法局部线性嵌入算法LLE(Local Linear Embedding)未能充分保留高维数据中邻域之间的结构的问题,提出了一种新的融合邻域分布属性的局部线性嵌入算法。该算法通过计算每个样本数据的邻域分布以及KL(Kullback-Leibler)散度度量不同邻域点与其中心样本各自的近邻分布差异,并利用其差值优化重构的权重系数,从而获得更精确的低维电机数据。通过可视化、Fisher测量和识别精度3个评价结果验证了该算法挖掘电机轴承检测数据高维结构的有效性。展开更多
文摘针对降维算法局部线性嵌入算法LLE(Local Linear Embedding)未能充分保留高维数据中邻域之间的结构的问题,提出了一种新的融合邻域分布属性的局部线性嵌入算法。该算法通过计算每个样本数据的邻域分布以及KL(Kullback-Leibler)散度度量不同邻域点与其中心样本各自的近邻分布差异,并利用其差值优化重构的权重系数,从而获得更精确的低维电机数据。通过可视化、Fisher测量和识别精度3个评价结果验证了该算法挖掘电机轴承检测数据高维结构的有效性。
