【摘 要】
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非线性降维方法是目前对降维研究有着重要影响的方法,但在降维过程中经常会遇到局部邻域信息量不足、短路和噪声干扰等问题,严重影响降维效果,很难广泛应用于真实数据的处理中。对以上问题分析发现,其主要原因在于经典降维算法都是采用全局固定的邻域大小。提出了一种基于压缩感知的邻域优化算法,运用压缩感知技术对高维空间目标点近邻进行压缩采样,构建"收—放"模型,自适应得到最优子空间,同时优化邻域组成元素,使得数据
【机 构】
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辽宁师范大学计算机与信息技术学院,大连理工大学电子信息与电气工程学部
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61105085）
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非线性降维方法是目前对降维研究有着重要影响的方法,但在降维过程中经常会遇到局部邻域信息量不足、短路和噪声干扰等问题,严重影响降维效果,很难广泛应用于真实数据的处理中。对以上问题分析发现,其主要原因在于经典降维算法都是采用全局固定的邻域大小。提出了一种基于压缩感知的邻域优化算法,运用压缩感知技术对高维空间目标点近邻进行压缩采样,构建"收—放"模型,自适应得到最优子空间,同时优化邻域组成元素,使得数据的整体降维效果更加稳定。通过手工流形和真实数据集的实验,验证了算法的有效性和稳定性。
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