基于流形学习的非线性维数约简方法

• 作者: 张立媛 段志臣 芮小平
• 来源期刊: 数学的实践与认识
• 学科: 数学
• 关键词: 维数约简 流形学习 谱图理论 等距映射 局部线性嵌入
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 研究
• 页码范围: 230-241
• 分类号: O189
• 字数: 7407字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0984.2012.08.036

摘要

流形学习是一种新的非线性维数约简方法,近年来正引起可视化等领域研究者的高度重视.为加深对流形学习的理解,介绍了流形学习的基本原理,总结了其研究进展和分类方法,最后阐述了几种常用的流形学习方法的基本思想、算法步骤和各自的优缺点.通过在人工数据集Swiss-Roll上进行实验,将各类方法在近邻值选取和噪声影响等方面进行了对比分析,结果表明:与传统的线性维数约简方法相比,流形学习方法能够有效地发现观测样本的低维结构.最后对流形学习未来的研究方向作出展望,以期在这一领域取得更大进展.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	芮小平	中国科学院研究生院资源与环境学院	62	522	14.0	20.0
2	张立媛	国立华侨大学工商管理学院	1	10	1.0	1.0