基于认知的流形学习方法概要

• 作者: 周谆 杨炳儒
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 维数约简 机器学习 流形学习
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 234-237,264
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 4835字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2009.05.061

摘要

流形学习是一种新出现的机器学习方法,近年来引起越来越多的计算机科学工作者和认知科学工作者的重视.为了加深对流形学习的认识和理解,从流形与流形学习的基本概念入手,追溯它的发展历程.针对目前的几种主要的流形算法,分析它们各自的优势和不足,然后引用LLE的应用示例.说明流形学习较之于传统的线性降维方法如PCA等,能够有效地发现非线性高维数据的本质维数,可以有效地进行维数约简和数据分析.最后对流形学习未来的研究方向做出展望,以期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	杨炳儒	北京科技大学信息工程学院	319	4361	32.0	49.0
2	周谆	北京科技大学信息工程学院	9	40	3.0	6.0