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摘要:
已有的流形学习方法仅能建立点对点的降维嵌入,而未建立高维数据流形空间与低维表示空间之间的相互映射.此缺陷已限制了流形学习方法在诸多数据挖掘问题中的进一步应用.针对这一问题,文中提出了两种新型高效的流形结构重建算法:快速算法与稳健算法.其均以经典的Isomap方法内在运行机理为出发点,进而推导出高维流形空间与低维表示空间之间双向的显式映射函数关系,基于此函数即可实现流形映射的有效重建.理论分析与实验结果证明,所提算法在计算速度、噪音敏感性、映射表现等方面相对已有方法具有明显优势.
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文献信息
篇名 基于Isomap的流形结构重建方法
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 数降维 流形学习 等距特征映射 模式分类 特征描述
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目 研究论文与技术报告
研究方向 页码范围 545-555
页数 11页 分类号 TP18
字数 9082字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1016.2010.00545
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 徐宗本 西安交通大学信息与系统科学研究所 127 2204 23.0 43.0
2 孟德宇 西安交通大学信息与系统科学研究所 14 127 5.0 11.0
3 徐晨 西安交通大学信息与系统科学研究所 1 42 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
数降维
流形学习
等距特征映射
模式分类
特征描述
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
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
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