自适应邻域选择的Isomap算法

来源 :河北建筑工程学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:isongnosi
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针对流形学习算法 Isomap 对于稀疏数据局部邻域大小选择的敏感性,提出一种自适应邻域选择的降维方法 A-Isomap(Adaptive-Isomap)。在数据稀疏的情况下,通过邻域选取算法自适应的动态选择每一个样本点的邻域大小,很大程度上避免了对短路点的选择;同时,使用聚类信息来汇聚相似的样本点,保证了降维后的数据具有很好的可分性。为了验证算法的有效性,将该算法应用于手工流形的降维,结果表明该算法能较好的展现降维效果。
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