【摘 要】
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流形学习方法是近年来被学术界公认的有效方法。针对流形学习的选择标注问题,本文提出一种选择标注分层流形学习算法,其内容包括:1)构建了保持流形拓扑特性的标注点集,用于结
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流形学习方法是近年来被学术界公认的有效方法。针对流形学习的选择标注问题,本文提出一种选择标注分层流形学习算法,其内容包括:1)构建了保持流形拓扑特性的标注点集,用于结构化分层流形数据表示;2)提出了选择标注分层流形学习算法,其中包括:自适应近邻选择算法,标注点集的优化,流形数据的分层,流形数据的拓扑特性测试,以及噪声流形分层学习算法。综上所述,本文的特色与创新点表现在:1)目前存在的泛化流形学习算法可以运用本文算法,预测新点的近邻点;2)与基于空间分割的组织数据技术相比,本文算法保持了数据的隐藏空间拓扑特性。该方法对流形数据的形式化表示可以提高流形数据集的查询速度,主要适用于高维数据的分析,如索引、聚类、数据压缩、以及扩展流形。
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