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融合LLE和ISOMAP的非线性降维方法
被引量：
12
1
作者
张少龙
巩知乐
廖海斌
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第1期277-280,共4页
局部线性嵌入(LLE)和等距映射(ISOMAP)在降维过程中都只单一地保留数据集的某一种特性结构,从而使降维后的数据集往往存在顾此失彼的情况。针对这种情况,借助流形学习的核框架,提出融合LLE和ISOMAP的非线性降维方法。新的融合方法使降...
局部线性嵌入(LLE)和等距映射(ISOMAP)在降维过程中都只单一地保留数据集的某一种特性结构,从而使降维后的数据集往往存在顾此失彼的情况。针对这种情况,借助流形学习的核框架,提出融合LLE和ISOMAP的非线性降维方法。新的融合方法使降维后的数据集既保持着数据点间的局部邻域关系,也保持着数据点间的全局距离关系。在仿真数据集和实际数据集上的实验结果证实了该方法的优越性。
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关键词
人脸识别
流形学习
数据降维
全局距离保持
局部结构保持
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职称材料
题名
融合LLE和ISOMAP的非线性降维方法
被引量：
12
1
作者
张少龙
巩知乐
廖海斌
机构
平顶山工业职业
技术
学院
计算机
与软件工程
学院
湖北科技学院计算机科技与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第1期277-280,共4页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(20102120103000004)
河南省重大科技攻关项目(072SGZS38042)
文摘
局部线性嵌入(LLE)和等距映射(ISOMAP)在降维过程中都只单一地保留数据集的某一种特性结构,从而使降维后的数据集往往存在顾此失彼的情况。针对这种情况,借助流形学习的核框架,提出融合LLE和ISOMAP的非线性降维方法。新的融合方法使降维后的数据集既保持着数据点间的局部邻域关系,也保持着数据点间的全局距离关系。在仿真数据集和实际数据集上的实验结果证实了该方法的优越性。
关键词
人脸识别
流形学习
数据降维
全局距离保持
局部结构保持
Keywords
face recognition manifold learning data dimensionality reduction global distances preservation local structures preservation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合LLE和ISOMAP的非线性降维方法
张少龙
巩知乐
廖海斌
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014
12
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