版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展,非結(jié)構(gòu)化的高維數(shù)據(jù)大量涌現(xiàn)。高維數(shù)據(jù)不僅難以被人們直觀理解,而且難以被現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法有效地處理。如何有效地利用這些海量高維數(shù)據(jù)已經(jīng)成為未來(lái)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的砝碼。數(shù)據(jù)降維算法是有效處理這些高維數(shù)據(jù)的一個(gè)重要手段,同時(shí)也是特征提取的重要工具,數(shù)據(jù)降維算法在模式識(shí)別中扮演著越來(lái)越重要的角色。
流形學(xué)習(xí)(Manifold Learning)算法是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一種非線性降維算法,2000年,
2、J.B.Tenenbaum、Sam、Roweis等人在《科學(xué)》雜志的同一期上發(fā)表了關(guān)于流形學(xué)習(xí)方面最有影響的兩篇文章。他們提出了各自的流形學(xué)習(xí)算法:等距特征映射(Iisometric Feature Mapping,簡(jiǎn)稱為ISOMAP)和局部線性嵌入(Locally LinearEmbedding,簡(jiǎn)稱為L(zhǎng)LE),并首次使用了manifold learning術(shù)語(yǔ),標(biāo)志著以非線性為主要特征的流形學(xué)習(xí)方法的誕生。經(jīng)過(guò)近12年時(shí)間的進(jìn)一步發(fā)
3、展,出現(xiàn)了很多流形學(xué)習(xí)算法,如LSTA、LE、Hessian LLE等。核方法在流形學(xué)習(xí)算法如局部線性嵌入,ISOMAP算法,拉普拉斯特征映射也取得了很大效果。推動(dòng)流形學(xué)習(xí)成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的熱點(diǎn)問(wèn)題。本文圍繞流形學(xué)習(xí)算法展開,從線性降維算法、非線性降維算法(流形學(xué)習(xí)算法)等方面對(duì)數(shù)據(jù)降維算法進(jìn)行了一些研究。
隨著數(shù)據(jù)降維在許多領(lǐng)域的重要應(yīng)用,以及其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)--微分幾何的逐步完善,流形學(xué)習(xí)將在許多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。本論文在
4、第一章主要介紹了數(shù)據(jù)降維的目的以及非線性數(shù)據(jù)降維方法流形學(xué)習(xí)的研究背景、以及進(jìn)展,還介紹了流形學(xué)習(xí)方法的一些基本的概念。論文在第二章介紹了兩種經(jīng)典的線性降維算法,它們分別是主成分分析(Principal Component Analysis PCA)和線性鑒別分析(Linear Discriminant AnalysisLDA)。論文在第三章主要介紹6種經(jīng)典的流形學(xué)習(xí)方法,包括多維尺度變換(Multidimensional Scalin
5、g,MDS)、等距特征映射(Isometric Feature Mapping ISOMAP)、局部線性嵌入(Locally Linear Embedding LLE)、拉普拉斯特征映射(laplacian eignmapLE)、黑賽局部線性嵌入算法(Hessian LLE)、局部切空間排列(Local Fangent SpaceAlignment LTSA)等。論文還分析了這些流形學(xué)習(xí)方法各自的優(yōu)缺點(diǎn)以及它們的異同點(diǎn)。并使用matla
6、b軟件對(duì)這6種經(jīng)典流形學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了模擬實(shí)現(xiàn),論文中給出了實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及一些分析。
在論文的第四章基于密度聚類的Nystrom算法思想,提出了一種改進(jìn)流形學(xué)習(xí)準(zhǔn)確性的方法。Nystrom算法是一種經(jīng)典的近似處理積分方程的算法,它還可以用在數(shù)據(jù)降維中對(duì)核矩陣的近似處理中,從而減少數(shù)據(jù)降維算法中的大型樣本的復(fù)雜的矩陣運(yùn)算。它已成功地應(yīng)用到一些流形學(xué)習(xí)算法,如MDS。由于Nystrom方法是進(jìn)行矩陣抽樣時(shí)是隨機(jī)抽樣來(lái)代替原始樣本的
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于流形學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)降維的研究.pdf
- 基于流形學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)降維算法研究.pdf
- 基于流形學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)降維方法研究.pdf
- 基于流形學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)降維算法的研究.pdf
- 基于流形學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)降維技術(shù)研究.pdf
- 基于流形學(xué)習(xí)的降維算法.pdf
- 基于流形學(xué)習(xí)的局部降維算法研究.pdf
- 數(shù)據(jù)降維及分類中的流形學(xué)習(xí)研究.pdf
- 轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)降維的流形學(xué)習(xí)方法研究.pdf
- 流形學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)降維中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于流形學(xué)習(xí)的有監(jiān)督降維方法研究.pdf
- 基于流形學(xué)習(xí)的降維技術(shù)的研究及應(yīng)用.pdf
- 基于流形學(xué)習(xí)的降維方法及應(yīng)用研究.pdf
- 流形學(xué)習(xí)降維及其應(yīng)用研究
- 基于流形學(xué)習(xí)的高光譜圖像降維與分類研究.pdf
- 流形學(xué)習(xí)降維及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于流形學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)降維方法及其在人臉識(shí)別中的應(yīng)用.pdf
- 基于流形學(xué)習(xí)的高光譜遙感圖像的降維方法研究.pdf
- 基于流形學(xué)習(xí)與子空間的降維方法研究與應(yīng)用.pdf
- 基于稀疏多流形學(xué)習(xí)的高光譜遙感影像降維研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論