【摘 要】
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非线性降维方法旨在保持数据局部结构的同时,使不在一个邻域内的点之间的距离变得松弛.作为一种新的流形学习框架,扩散映射通过在扩散过程中保持扩散距离进行降维.基于扩散映
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非线性降维方法旨在保持数据局部结构的同时,使不在一个邻域内的点之间的距离变得松弛.作为一种新的流形学习框架,扩散映射通过在扩散过程中保持扩散距离进行降维.基于扩散映射的理论背景,建立了多层谱分解的数值算法,并具体给出了用扩散映射进行非线性降维的算法.实验结果表明,与传统的非线性降维方法相比较,该算法能够发现非线性高维数据的本征维数,并且对噪声具有很好的鲁棒性.
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