流形学习中非线性维数约简方法概述

• 作者: 刘钊 黄启宏
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 19-25
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.11.005

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘钊	电子科技大学电子工程学院	52	445	12.0	19.0
2	黄启宏	电子科技大学电子工程学院	8	130	5.0	8.0