面向等维独立多流形的增量学习算法IMM-ISOMAP

• 作者: 刘杰飞 高小方
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 流形学习 增量学习 等维独立多流形 动态邻域 切空间 IMM-ISOMAP
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 234-243
• 页数: 10页
• 分类号: TP181
• 字数: 7171字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2017.02.008

摘要

流形学习是机器学习与数据挖掘领域的一个重要研究方向.其经典算法总是假设高维数据批量存在于单一流形,且不能有效处理增量式出现的高维多流形数据.针对等维独立多流形提出一种增量学习算法IMM-ISOMAP.首先在对新样本增量地更新动态邻域时,仅修改关键路径,避免重新计算全部邻域关系,以提高算法整体效率.然后通过扩展切空间的方法将新样本依次划分到各子流形,实现新样本的增量式分类算法.最后对各子流形计算低维嵌入并进行合并.实验结果表明,该算法可以有效地应用于人造多流形数据和实际得多流形图像数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高小方	山西大学计算机与信息技术学院	9	61	2.0	7.0
2	刘杰飞	山西大学计算机与信息技术学院	2	1	1.0	1.0