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摘要:
近年来,各种复杂数据得到广泛应用.但复杂数据的高维性,比如说三维人体运动数据,给后续分析和处理带来了困难.本文对等测地线距离(ISOMAP)的非线性流型学习方法进行扩展,克服了其无法应用到新数据集的先天缺陷,然后应用到运动捕获数据的降维中.实验结果显示,该降维方法很好地揭示了数据的内在结构,实现了高效的降维,能够有效地应用于计算机专业课程教学研究领域.
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文献信息
篇名 基于数据降维的计算机动画类课程教学改革
来源期刊 教师 学科 教育
关键词 复杂数据 ISOMAP 降维 教学研究
年,卷(期) 2008,(18) 所属期刊栏目 课程改革
研究方向 页码范围 56-56
页数 1页 分类号 G71
字数 925字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-120X.2008.18.036
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 向坚 浙江科技学院信患与电子工程学院 14 70 5.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
复杂数据
ISOMAP
降维
教学研究
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
教师
旬刊
1674-120X
46-1072/G4
16开
海南省海口市
42-351
1984
chi
出版文献量(篇)
40969
总下载数(次)
63
总被引数(次)
19618
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