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摘要:
流形学习是近年来新发展成熟的一种学习的模式,是机器学习中的一个重要组成部分。流形学习假设待学习的高维数据集分布于一个光滑的非线性流形上,通过对此流形上各点间的邻域关系或者全局测地距离等性质进行刻画和保持,再借助于谱分解的方法和理论,就能获得能够保持分布在流形上的高维数据集某方面特性的低维表示。该文就将结合目前流形学习领域已有的研究成果,对流形学习的各个相关方面做一个较为全面的综述。
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文献信息
篇名 流形学习算法介绍与相关问题综述
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 流形学习 数据降维 图嵌入
年,卷(期) 2012,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1576-1580
页数 5页 分类号 TP18
字数 语种
DOI
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 陈超 同济大学计算机科学与技术系 34 125 6.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
流形学习
数据降维
图嵌入
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
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
出版文献量(篇)
41621
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