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摘要:
在局部线性嵌入算法(LLE)中寻找最优近邻数常用试凑法进行搜索,需要大量的时间才能得到最优结果.为此提出基于自适应近邻的局部线性嵌入算法( ANLLE),算法首先给出一个相似性度量函数,然后据此为各个样本设定阈值,根据每个样本周围数据分布情况,为每个样本自动设置不同近邻数,最后在各个样本近邻数不相同情况下进行数据降维及待测样本的分类.在人脸数据库及手写数字数据库上的对比实验表明,ANLLE算法识别性能高于标准LLE算法及邻域线性嵌入算法(NLE).
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文献信息
篇名 自适应近邻的局部线性嵌入算法
来源期刊 哈尔滨工程大学学报 学科 工学
关键词 局部线性嵌入 自适应近邻 维数约减 嵌入算法 最优近邻 相似性度量函数
年,卷(期) 2012,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 489-495
页数 分类号 TP181
字数 5883字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-7043.201105053
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 黄少滨 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 55 319 10.0 15.0
2 张兴福 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 4 25 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
局部线性嵌入
自适应近邻
维数约减
嵌入算法
最优近邻
相似性度量函数
研究起点
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哈尔滨工程大学学报
月刊
1006-7043
23-1390/U
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145号1号楼
14-111
1980
chi
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