一种改进的扩散映射算法

• 作者: 刘彩凤 徐丽丽 贾洪哲 闫德勤
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 扩散映射 降维 流形学习 聚类
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 23-25,28
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 2697字
• 语种: 中文

摘要

扩散映射(Diffusion Maps)是一种基于流形学习的非线性降维方法.基于对扩散映射的研究,提出了一种新的非线性降维算法.根据近邻点分布的不同和模糊聚类原理,新算法定义了扩散映射算法构建权值矩阵的误差近似系数,并采用改进的距离公式来选取样本点的近邻点,很大程度地降低了近邻点的选取对降维效果的影响.实验结果表明,新算法有效地保持了高维数据中的流形结构,具有更好的降维效果,并在基于内容的图像检索中达到很高的查准率,新算法的有效性和优越性得到了证实.

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	徐丽丽	辽宁师范大学数学学院	11	64	6.0	8.0
3	刘彩凤	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	6	39	3.0	6.0
4	贾洪哲	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	4	12	2.0	3.0