【摘 要】
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传统局部线性嵌入（LLE）算法对近邻个数依赖性较强，不适用于处理稀疏数据源。针对该问题，提出一种基于几何距离摄动的LLE算法。通过线性块内的最大欧氏距离与测地距离之差构造几何
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,长沙理工大学电气与信息工程学院
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（61074018）
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传统局部线性嵌入（LLE）算法对近邻个数依赖性较强，不适用于处理稀疏数据源。针对该问题，提出一种基于几何距离摄动的LLE算法。通过线性块内的最大欧氏距离与测地距离之差构造几何摄动，描述流形数据的局部线性特性，对原始流形数据进行最大线性分块操作，保证局部模块的线性特性，并在每一个局部线性模块上应用LLE算法实现嵌入降维。实验结果表明，该算法能有效提高分类的平均准确率。
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