基于可信赖性和连续性的流形降维效果评价方法

• 作者: 刘丽娜 芮玲 马世伟
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 数据降维 量化评价 可信赖性 连续性
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1707-1711
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.06.023

摘要

针对采用主观分析法对基于流形学习的非线性降维效果进行评价存在主观性强,缺乏必要的量化计算进行指导问题,提出利用可信赖性和连续性两个指标对流形降维效果进行量化评价.其中,可信赖性用于衡量流形降维可视化效果图的可信度,连续性则旨在分析原邻域的保持性.对常用的基于流形学习的非线性降维方法进行分类和对比研究,并在经典数据集Swissroll、Swisshole、Twopeaks、Helix和Puncturedsphere上利用可信赖性和连续性指标进行实验和对比分析,实验结果验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马世伟	上海大学机电工程与自动化学院	66	445	10.0	18.0
2	刘丽娜	上海大学机电工程与自动化学院	11	30	4.0	5.0
6	芮玲	上海大学机电工程与自动化学院	2	7	1.0	2.0