原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
通过分析稀疏数据或噪声数据,导出局部线性嵌入(LLE)算法出现失效的原因,由此提出了一种基于小世界邻域优化的局部线性嵌入(SLLE)算法.将复杂网络算法引入到流形学习中,利用小世界算法对LLE算法进行数据优化,并以最短路径和局部集群系数作为局部优化参数,解决了数据点不规则时以欧氏空间作为邻域判别标准在构建局部超平面造成嵌入结果扭曲的难题.通过3组标准测试数据集合比较了SLLE、LLE算法,结果表明SLLE算法的计算效果、鲁棒性、非理想数据的降维结果均优于LLE算法,且计算正确率至少提高10%.
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文献信息
篇名 小世界邻域优化的局部线性嵌入算法
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 局部线性嵌入 降维 小世界邻域
年,卷(期) 2008,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1486-1489
页数 4页 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0253-987X.2008.12.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王孙安 西安交通大学机械工程学院 128 2802 30.0 48.0
2 庄健 西安交通大学机械工程学院 56 885 14.0 28.0
3 张育林 西安交通大学机械工程学院 12 35 3.0 5.0
4 李小虎 西安交通大学机械工程学院 25 187 9.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
局部线性嵌入
降维
小世界邻域
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
总下载数(次)
0
总被引数(次)
81310
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导