基于自适应密度聚类非线性流形学习降维方法研究与实现

作     者：陈晋音 郑海斌 保星彤 CHEN Jin-yin;ZHENG Hai-bin;BAO Xing-tong

作者机构：浙江工业大学信息工程学院杭州310023 

基　　金：国家自然科学青年基金项目(61502423)资助 浙江省科技厅科研院专项基金(2016F50047)资助 

出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)

年 卷 期：2018年第39卷第8期

页      码：1641-1645页

摘      要：针对传统降维方法降维后对流形产生扭曲导致流形展开后的结构发生"畸形"、正确率较低、可信度较差等不足.本文提出了一种基于自适应密度聚类的非线性流形学习降维方法,用分段线性模型来近似流形.利用MATLAB设计并实现了算法,通过实验证明在人造和现实图像数据集上,本流形学习降维算法与现有最先进的流形学习算法相比,产生良好的降维效果.

主 题 词：流形学习 降维 机器学习 平行映射 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 071102[071102] 081103[081103] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-1220.2018.08.002

馆 藏 号：203353521...