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基于几何距离摄动的局部切空间排列算法
引用本文:杨安平,陈松乔,胡鹏.基于几何距离摄动的局部切空间排列算法[J].计算机工程与应用,2011,47(29):168-170.
作者姓名:杨安平  陈松乔  胡鹏
作者单位:1. 中南大学信息科学与工程学院,长沙410083;长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙410004
2. 中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083
3. 长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙,410004
基金项目:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.61074018)
摘    要:局部切空间排列算法(Local Tangent Space Alignment)是一种具有严格数学推理的流形学习算法,能有效地学习出高维数据的低维嵌入坐标,但也存在一些不足,如对近邻点的选取依赖性较强、不适应处理高曲率分布、稀疏分布数据源。针对这些缺点,提出了一种基于几何距离摄动的局部切空间排列算法。利用几何摄动条件把样本空间划分为一组线性分块的组合,在每一个线性块上应用LTSA算法完成降维。实验结果表明了该算法的有效性。

关 键 词:降维  局部切空间排列  流形  几何摄动  最大线性块
修稿时间: 

LTSA algorithm based on geometric distance perturbation
YANG Anping,CHEN Songqiao,HU Peng.LTSA algorithm based on geometric distance perturbation[J].Computer Engineering and Applications,2011,47(29):168-170.
Authors:YANG Anping  CHEN Songqiao  HU Peng
Affiliation:YANG Anping1,2,CHEN Songqiao1,HU Peng21.School of Information Science and Engineering,Central South University,Changsha 410083,China 2.School of Electrical & Information Engineering,Changsha University of Science and Technology,Changsha 410004,China
Abstract:LTSA(Local Tangent Space Alignment)is a manifold learning algorithm with strict mathematical reasoning.It is efficient for many nonlinear dimension reduction problems but unfit for sparse and high curvature source data.In order to solve the problem,an LTSA algorithm based on geometric distance perturbation is presented.The original datasets have been set into some maximal linear patch according to the geometric distance perturbation.The LTSA will be applied to this maximal linear patch to complete the embed...
Keywords:dimensional-reduction  Local Tangent Space Alignmen(tLTSA)  manifold  geometric perturbation  maximal linear patch  
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