【摘 要】
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随着信息技术的飞速发展,各种高维数据大量出现,这些数据在提供给人们丰富、详细的信息的同时,也带来了很多给处理过程造成难度的冗余信息,如何从庞大的数据量中提取出真正有
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随着信息技术的飞速发展,各种高维数据大量出现,这些数据在提供给人们丰富、详细的信息的同时,也带来了很多给处理过程造成难度的冗余信息,如何从庞大的数据量中提取出真正有用的信息成为人们关注的重点,同时也成了数据处理的一大难点。高维不仅使数据难于被直观理解,也难以被现有的机器学习、数据挖掘等有效的处理。面对高维给数据处理所带来的一系列的问题和难点,数据降维成为其中一种有效的解决方法。本文针对传统的经典数据降维算法进行了分析,提出了在近邻保护方面的改进算法——基于图像资源的近邻保护嵌入算法和基于文本资源的近邻保护嵌入算法。基于图像资源的近邻保护嵌入算法主要包括子集划分、距离转换嵌入、多维尺度分析三个模块,通过搭建仿真平台对其进行验证,得出在参数设置合适的情况下,该算法在图像资源的近邻保护这一方面的表现要优于经典的降维算法。基于文本资源的近邻保护嵌入算法主要包括相似度变换、平方化距离和多维尺度分析三大步。通过对这一算法进行仿真,验证得到这一算法在文本资源的近邻关系保护与损失值评价函数两方面都要优于经典的降维算法。
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