【摘 要】
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线性局部切空间排列算法(LLTSA)是一种能很好地适用于识别问题的非线性降维方法,但LLTSA仅仅关注了数据的局部几何结构,而没有体现数据的整体信息。提出了一种基于主成分分析(PCA)改进的线性局部切空间排列算法(P-LLTSA),该算法在LLTSA的基础上,考虑了样本的全局结构,进而得到更好的降维效果。在经典的三维流形和在MNIST图像库手写体识别的实验中,识别率较PCA、局部保持投影算法(LP
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线性局部切空间排列算法(LLTSA)是一种能很好地适用于识别问题的非线性降维方法,但LLTSA仅仅关注了数据的局部几何结构,而没有体现数据的整体信息。提出了一种基于主成分分析(PCA)改进的线性局部切空间排列算法(P-LLTSA),该算法在LLTSA的基础上,考虑了样本的全局结构,进而得到更好的降维效果。在经典的三维流形和在MNIST图像库手写体识别的实验中,识别率较PCA、局部保持投影算法(LPP),LLTSA有明显提高,证实了该算法在识别问题中的有效性。
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