【摘 要】
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作为古典MDS算法的一个非线性扩展,ISOMAP算法能较好地对嵌入在高维欧氏空间中的低维非线性流形进行可视化.然而,ISOMAP算法不但要求数据具有良好抽样且位于单一流形之上,而
【机 构】
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河南财经学院计算机科学系,北京交通大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展规划基金项目（2007CB307100,2007CB307106）,国家自然科学基金项目（60443003）
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作为古典MDS算法的一个非线性扩展,ISOMAP算法能较好地对嵌入在高维欧氏空间中的低维非线性流形进行可视化.然而,ISOMAP算法不但要求数据具有良好抽样且位于单一流形之上,而且还依赖于难以有效选取的邻域大小,这极大地限制了该算法的实际应用.为此提出了一种改进算法--GISOMAP,它采用MDS算法的一个变种来减弱长测地距离和“短路”边对距离保持的影响,不但能更好地对具有多聚类结构的数据进行可化,而且对邻域大小也不再敏感,从而能更容易地得到实际应用.
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