流形学习算法中的参数选择问题研究

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摘要：流形学习（Manifold Learning）算法是近年来发展起来的非线性降维机器学习算法。等度规特征映射Isomap（Isometric feature mapping）和局部线性嵌入LLE（Locally Linear Embedding）是两种典型的流形学习算法。通过实验比较和分析两种算法中邻接参数K和采样点数N的选取对降维结果以及执行时间的影响,实验结果表明Isomap对邻接参数K和采样点数N具有较高的容忍度,而LLE算法在计算速度上优势明显。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90976X/201006/34438954.html

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关键词：参数选择 学习算法 选择问题 问题研究 Embedding 等度规特征映射 局部线性嵌入 流形学习 非线性降维