基于非線性維數約減的模式識別.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、決定現實世界演化的背景機制通常是非線性的,傳統的線性維數約減方法(如主成分分析法(PCA))在把數據映射到低維空間時,通常不能保留原高維數據的內在非線性結構和特征.因此非線性的方法(如等距映射法(Isomap)、局域線性嵌入法(LLE)等)應運而生,它們的優(yōu)點是具有較少的參數需要設置,而且使用非迭代的方法去求解從而可以避免陷入局部極小.原始的非線性維數約減算法是無監(jiān)督的,不能直接用于模式識別.在本文中我們對原始的算法進行修改,加入樣本的

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