分类问题的一种流形学习算法

• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 流形 局部线性嵌入 分类问题 支持向量机
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 541-545
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 4171字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种分类问题的流形学习算法.利用LLE算法的思想寻找样本的内在流形分布,并通过比较未知样本与正样本流形及负样本流形之间的距离来判定该样本的类别.实验显示,本文提出的流形学习算法的分类效果与SVM、Boosting等当前流行的机器学习算法相当.与此同时,该算法具有参数估计简单、参数影响不大等优点,该算法为分类问题的机器学习提供了一条新的途径.