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非线性流形学习方法的分析与应用 被引量：19

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摘要 非线性流形学习以保持数据局部结构的方式将高维输入投影到低维空间,发现隐藏在数据中的内在几何结构与规律性,是近年来机器学习与认知科学中一个新的研究热点.文中分析了几种主要的流形学习方法,通过比较给出各方法的优缺点;提出了基于谱分析的非线性降维的统一框架,对于流形学习方法的研究具有重要意义;给出了手写数字和人脸图像序列等降维的实验结果,显示了非线性流形学习在数据约简和可视化方面的有效应用;最后结合作者的研究探索,总结了非线性流形学习需要解决的问题并展望其研究趋势.
作者 尹峻松 肖健 周宗潭 胡德文
机构地区 国防科技大学机电工程与自动化学院
出处 《自然科学进展》 北大核心 2007年第8期1015-1025,共11页
基金 国家自然科学基金(批准号:60675005 60575044) 高校博士点专项基金(批准号:20049998012) 国家"九七三"计划(批准号:2003CB716104) 国家高技术研究计划(批准号:2006AA01Z193)资助项目
关键词 非线性降维 流形学习 维数估计 统一框架
分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献44

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共引文献1

同被引文献292

引证文献19

二级引证文献69

自然科学进展
2007年 第8期

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