【摘 要】
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利用经典流形学习算法研究流量矩阵中的流形结构,能够获得流量矩阵的本征维度。然而局部线性嵌入（LLE）算法依赖于近邻点的选取,传统近邻选取个数往往通过实验试凑法得到最优解,
【基金项目】
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高等学校博士点专项科研基金(20123402110029);安徽省高等学校自然科学基金重点项目(KJ2012A286)
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利用经典流形学习算法研究流量矩阵中的流形结构,能够获得流量矩阵的本征维度。然而局部线性嵌入（LLE）算法依赖于近邻点的选取,传统近邻选取个数往往通过实验试凑法得到最优解,不能完全揭示流量矩阵的流形结构。针对上述缺点,提出一种改进的局部线性嵌入算法,该算法利用改进的LLE算法探索流量矩阵的流形结构,并对实际骨干网络中的流量矩阵进行分析。实验结果证明,改进算法具有较小的重构误差,相对于标准LLE算法,能更为准确地揭示流量矩阵的低维流形结构。
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