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多维尺度分析是模式识别与数据挖掘领域一个有力的降维工具。在贝叶斯多维尺度分析的基础上,我们将多维尺度的本质低维维数决定问题视作模型选择问题。在贝叶斯框架下提出一种可逆转跳马尔可夫链蒙特卡罗(RJMCMC)的算法,能在形成多维尺度分析的低维主坐标的同时决定本质维数。在仿真数据和真实数据上的试验结果验证了本算法的有效性。