面向精准农业中的高维复杂数据的降维方法

在现阶段精准农业发展过程中,各种现代化信息技术的应用需求越来越大,衍生出来的复杂数据(规模大、流转快、类型多样、价值密度低)也越来越多,所以,精准农业是否能够快速发展,一定程度上取决于对于这些高维复杂数据的处理。局部线性嵌入(LLE)是一种线性的降维算法,是长期以来的研究热点。LLE能够发现高维数据中隐藏着的低维结构,并且具有较低的计算复杂度,但LLE要求数据点在局部具有线性关系,这在现实世界中是难以满足的,现实世界中的数据常常带有噪声,此时局部数据不再是线性关系,因而导致LLE的效果不够理想。本文为了克服数据非线性分布带来的问题,在原有算法的基础上,提出了一种局部非线性嵌入(LNE)算法,将其用在高维复杂数据的降维上,效果明显。