论文部分内容阅读
降维是复杂仿真数据可视化中一个重要环节,它解决了特征提取问题。但由于复杂仿真数据结构复杂、往往呈非线性特点,无法采用传统的线性方法进行降维。提出了一种全新的基于流形学习的复杂仿真数据降维方法,并在对常用流形学习降维方法分析的基础上,给出了局部切空间排列算法的基于核方法的改进,使之能够进行仿真增量数据可视化中的降维。最终经试验验证该方法切实有效。