【摘 要】
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提出了一种分类问题的流形学习算法。利用LIE算法的思想寻找样本的内在流形分布,并通过比较未知样本与正样本流形及负样本流形之间的距离来判定该样本的类别。实验显示,本文
【机 构】
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中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室,炮兵学院,
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提出了一种分类问题的流形学习算法。利用LIE算法的思想寻找样本的内在流形分布,并通过比较未知样本与正样本流形及负样本流形之间的距离来判定该样本的类别。实验显示,本文提出的流形学习算法的分类效果与SVM、Boosting等当前流行的机器学习算法相当。与此同时,该算法具有参数估计简单、参数影响不大等优点,该算法为分类问题的机器学习提供了一条新的途径。
A manifold learning algorithm for classification problem is proposed. The idea of LIE algorithm is used to find the distribution of the internal manifolds, and the class of the samples is determined by comparing the distance between the unknown samples and the positive and negative manifolds. Experiments show that the classification effect of the manifold learning algorithm proposed in this paper is similar to the current popular machine learning algorithms such as SVM and Boosting. At the same time, this algorithm has some advantages such as simple parameter estimation and little parameter influence. This algorithm provides a new way for machine learning of classification.
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