一种邻域线性竞争的排列降维方法

• 作者: 刘胜蓝 吕志超 闫德勤
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 流行学习 线性化 局部线性嵌入 降维 稀疏数据
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 99-101
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.01.023

摘要

局部线性嵌入算法以及局部切空间排列算法是目前对降维研究有着重要影响的算法,但对于稀疏数据及噪声数据,在使用这些经典算法降维时效果欠佳.一个重要问题就是这些算法在处理局部邻域时存在信息涵盖量不足.对经典算法中全局信息和局部信息的提取机制进行分析后,提出一种邻域线性竞争的排列方法(neighborhood linear rival alignment algorithm,NLRA).通过对数据点的近邻作局部结构提取,有效挖掘稀疏数据内部信息,使得数据整体降维效果更加稳定.通过手工流形和真实数据集的实验,验证了算法的有效性和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫德勤	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	124	1071	15.0	28.0
2	吕志超	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	4	9	2.0	3.0
3	刘胜蓝	大连理工大学电子信息与电气工程学部计算机学院	15	129	7.0	11.0