局部切空间对齐算法的核主成分分析解释

• 作者: 刘新旺 殷建平 詹宇斌
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 降维 流形学习 核方法 核主成分分析 局部切空间对齐
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与实现
• 页码范围: 158-161
• 分类号: TP18
• 字数: 4392字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2010.06.044

摘要

基于核方法的降维技术和流形学习是两类有效而广泛应用的非线性降维技术,它们有着各自不同的出发点和理论基础,在以往的研究中很少有研究关注两者的联系.LTSA算法利用数据的局部结构构造一种特殊的核矩阵,然后利用该核矩阵进行核主成分分析.本文针对局部切空间对齐这种流形学习算法,重点研究了LTSA算法与核PCA的内在联系.研究表明,LTSA在本质上是一种基于核方法的主成分分析技术.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷建平	国防科学技术大学计算机学院	68	1057	17.0	30.0
2	刘新旺	国防科学技术大学计算机学院	4	41	3.0	4.0
3	詹宇斌	国防科学技术大学计算机学院	6	57	4.0	6.0