一种基于线性插值的流形学习算法

• 作 者: 顾艳春
• 机 构: 佛山科学技术学院电子与信息工程学院
• 出 处: 佛山科学技术学院学报(自然科学版)
• 发表日期: 2013年1期
• 关键词: 流形学习 数据降维 重心 插值 manifold learning dimensionality reduction gravity center int

作为一种有效的非线性降维方法,流形学习在众多领域引起了广泛关注并取得了长足发展。但当样本点较为稀疏时,样本点的局部邻域很难满足流形学习局部同胚的前提条件,此时流形学习算法往往效果变差甚至失效。一种有效的解决方法是增加一些新的插值点。为此,提出了一种基于三角形重心线性插值技术的流形学习算法。实验结果表明,插值算法能改善样本点的局部结构。将插值算法应用到经典的流形学习算法如LTSA后,实验结果证实了算法的有效性和稳定性。