基于集成的流形学习可视化

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摘要：流形学习有助于发现数据的内在分布和几何结构.目前已有的流形学习算法对噪音和算法参数都比较敏感,噪音使得输入参数更加难以选择,参数较小的变化会导致差异显著的学习结果.针对Isomap这一流形学习算法,提出了一种新方法,通过引入集成学习技术,扩大了可以产生有效可视化结果的输入参数范围,并且降低了对噪音的敏感性.http://www.cqvip.com//QK/94913X/200509/20163891.html

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关键词：可视化 cqvip 学习算法 大家共享 学术交流 机器学习 流形学习 集成学习 可视化