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为了更高效的处理高维数、高复杂性的非线性数据,发现其嵌入在源数据空间中的本维特征,提出了基于局部光滑逼近思想的流形学习算法,通过局部线性误差逼近最小化,实现将高维数据映射到低维空间.在FREY人脸数据库上进行降维实验,证明了该方法的可行性和有效性。
流形学习算法分析及在人脸数据库上的应用
【摘 要】
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为了更高效的处理高维数、高复杂性的非线性数据,发现其嵌入在源数据空间中的本维特征,提出了基于局部光滑逼近思想的流形学习算法,通过局部线性误差逼近最小化,实现将高维数
【机 构】
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东北大学秦皇岛分校,计算中心,河北,秦皇岛,066004中国科学院研究生院,信息科学与工程学院,北京,100049
【出 处】
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2008年全国开放式分布与并行计算学术年会
【发表日期】
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2008年10期
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