融合LLE和ISOMAP的非线性降维方法

• 作者: 巩知乐 廖海斌 张少龙
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 人脸识别 流形学习 数据降维 全局距离保持 局部结构保持
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 277-280
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.01.065

摘要

局部线性嵌入(LLE)和等距映射(ISOMAP)在降维过程中都只单一地保留数据集的某一种特性结构,从而使降维后的数据集往往存在顾此失彼的情况.针对这种情况,借助流形学习的核框架,提出融合LLE和ISOMAP的非线性降维方法.新的融合方法使降维后的数据集既保持着数据点间的局部邻域关系,也保持着数据点间的全局距离关系.在仿真数据集和实际数据集上的实验结果证实了该方法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张少龙	平顶山工业职业技术学院计算机与软件工程学院	17	58	3.0	7.0
2	巩知乐	平顶山工业职业技术学院计算机与软件工程学院	2	21	2.0	2.0
3	廖海斌	湖北科技学院计算机科技与技术学院	13	50	3.0	7.0