基于模糊聚类的改进LLE算法

• 作者: 张文宇 苏锦旗
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 数据降维 流形学习 局部线性嵌入 近似重构系数
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 10-13
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 2523字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.05.003

摘要

局部线性嵌入法(Locally Linear Embedding,LLE)是一种基于流形学习的非线性降维方法.针对LLE近邻点个数选取、样本点分布以及计算速度的问题,提出基于模糊聚类的改进LLE算法.算法根据聚类中心含有大量的信息这一特点,基于模糊聚类原理,采用改进的样本点距离计算方法,定义了近似重构系数,提高了LLE计算速度,改进了模糊近邻点个数的选取.实验结果表明,改进的算法有效地降低了近邻点个数对算法的影响,具有更好的降维效果和更高的计算速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张文宇	西安邮电大学管理工程学院	59	357	11.0	16.0
2	苏锦旗	西安邮电大学管理工程学院	14	36	4.0	5.0