数据挖掘中的流形学习降维算法可以应用于图像分类等领域。提出一种面向图像分类的流形学习降维算法Mod-LLE(Modified Locally Linear Embedding)。该算法是针对高维数据的局部线性嵌入降维算法的改进,其整合了图像识别信息来更好地改...数据挖掘中的流形学习降维算法可以应用于图像分类等领域。提出一种面向图像分类的流形学习降维算法Mod-LLE(Modified Locally Linear Embedding)。该算法是针对高维数据的局部线性嵌入降维算法的改进,其整合了图像识别信息来更好地改善优化效果,达到在处理过程中保证原始数据固有的拓扑组成结构。以标准数据集作为案例进行测试。图像分类功能测试与降维性能测试结果表明:该算法对于人脸图像的分类精度比较高,降维性能良好。展开更多
近年来,高维数据算法在诸如机器学习领域以及模式识别当中有着十分广泛的应用。降维算法的目的是为了揭示出在高维数据空间中样本数据的固有的组成特性,关注于寻找原始数据集特征表示中有价值的信息。相邻区域选择问题对流形学习降维算...近年来,高维数据算法在诸如机器学习领域以及模式识别当中有着十分广泛的应用。降维算法的目的是为了揭示出在高维数据空间中样本数据的固有的组成特性,关注于寻找原始数据集特征表示中有价值的信息。相邻区域选择问题对流形学习降维算法的性能改进至关重要。因此,该文提出一种流形学习降维算法中的新动态邻域选择方法Mod-HLLE(modified Hessian locally linear embedding)。该方法针对Hessian布局线嵌入方法HLLE进行了考察,Mod-HLLE算法是针对高维数据的局部线性嵌入降维算法的改进。Mod-HLLE主要通过计算每个数据点的局部相邻区域参数的方式来完成测量距离和欧几里德距离的评测,再通过动态的相邻区域的尺寸大小来选择新的局部相邻区域。Mod-HLLE在非噪声干扰和噪声干扰情况下,对两类典型3D高维数据集进行降维测试。实验结果表明,Mod-HLLE可以获得很好的几何直观效果,在性能和稳定性方面都优于常见的降维算法,对其他高维数据降维算法的改进也具有很好的参考价值。展开更多
文摘数据挖掘中的流形学习降维算法可以应用于图像分类等领域。提出一种面向图像分类的流形学习降维算法Mod-LLE(Modified Locally Linear Embedding)。该算法是针对高维数据的局部线性嵌入降维算法的改进,其整合了图像识别信息来更好地改善优化效果,达到在处理过程中保证原始数据固有的拓扑组成结构。以标准数据集作为案例进行测试。图像分类功能测试与降维性能测试结果表明:该算法对于人脸图像的分类精度比较高,降维性能良好。
基金国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60435010)东北大学"985工程"信息化基础结构关键技术科技创新平台项目(the"985 project"Informationization Cadre Key Technique Science and Technology Innovation Platform of Northeastern University)
文摘近年来,高维数据算法在诸如机器学习领域以及模式识别当中有着十分广泛的应用。降维算法的目的是为了揭示出在高维数据空间中样本数据的固有的组成特性,关注于寻找原始数据集特征表示中有价值的信息。相邻区域选择问题对流形学习降维算法的性能改进至关重要。因此,该文提出一种流形学习降维算法中的新动态邻域选择方法Mod-HLLE(modified Hessian locally linear embedding)。该方法针对Hessian布局线嵌入方法HLLE进行了考察,Mod-HLLE算法是针对高维数据的局部线性嵌入降维算法的改进。Mod-HLLE主要通过计算每个数据点的局部相邻区域参数的方式来完成测量距离和欧几里德距离的评测,再通过动态的相邻区域的尺寸大小来选择新的局部相邻区域。Mod-HLLE在非噪声干扰和噪声干扰情况下,对两类典型3D高维数据集进行降维测试。实验结果表明,Mod-HLLE可以获得很好的几何直观效果,在性能和稳定性方面都优于常见的降维算法,对其他高维数据降维算法的改进也具有很好的参考价值。
