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快速多维标度算法研究
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作者 屈太国 蔡自兴 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第4期671-680,共10页
经典多维标度法(classical multidimensional scaling,CMDS)是一种常用的数据降维和可视化方法。随着数据规模的扩大,CMDS的运算时间急剧增加。为了提高CMDS的计算速度,研究了3种适用于不同距离矩阵的快速算法。通过预先确定枢轴,减少... 经典多维标度法(classical multidimensional scaling,CMDS)是一种常用的数据降维和可视化方法。随着数据规模的扩大,CMDS的运算时间急剧增加。为了提高CMDS的计算速度,研究了3种适用于不同距离矩阵的快速算法。通过预先确定枢轴,减少了不必要的距离计算,提出了一种基于FastMap的快速算法。基于分而治之策略,提出了一种新的算法dc MDS(divide-and-conquer based MDS)。通过合理地选择标志点集,确保LMDS(landmark multidimensional scaling)能得到与CMDS一致的解。当样本内在维数远小于样本个数时,这些算法都能得到与CMDS完全一致的解,并且在速度上有大幅提高。实验证实了这3种算法与CMDS的一致性以及高效性。 展开更多
关键词 经典多维标度法 iLMDS iFastMap dcMDS
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一种改进的FastMap算法 被引量：1
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作者 屈太国 蔡自兴 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期682-692,共11页
FastMap是经典多维标度法(classical multidimensional scaling,CMDS)的一种快速算法,它包含一系列的投影.在每次投影中,两个相距较远的点被选为枢轴点,连接枢轴点得到一个枢轴;然后将各样本投影到枢轴上;最后,修改所有样本间的距离.Fas... FastMap是经典多维标度法(classical multidimensional scaling,CMDS)的一种快速算法,它包含一系列的投影.在每次投影中,两个相距较远的点被选为枢轴点,连接枢轴点得到一个枢轴;然后将各样本投影到枢轴上;最后,修改所有样本间的距离.FastMap的不足在于只能得到CMDS的近似解.对FastMap进行了深入分析,指出FastMap的本质就是把各样本投影到由枢轴确定的一组正交向量上.由于这组向量通常不同于样本集的主轴,使得FastMap只能得到CMDS的近似解;并指出FastMap算法的最大投影次数等于样本集的内在维数.在此理论分析的基础上,提出了一种改进的FastMap算法—iFastMap(improved FastMap)算法.通过对FastMap坐标进行主成分分析,iFastMap得到了与CMDS完全一致的解;此外,从样本集中选取一个内在维数等于整个样本集内在维数的子集,将枢轴点的选取限定在这个子集上,并在每次投影后只修改枢轴点与各样本间的距离,iFastMap的速度得到进一步提高.实验验证了iFastMap与CMDS解的完全一致性及其高效性. 展开更多
关键词 经典多维标度法(CMDS) 内在维数 FastMap 修正距离 修正坐标 iFastMap
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