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流形学习概述
流形学习概述
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摘要：
流形学习是一种新的非监督学习方法,近年来引起越来越多机器学习和认知科学工作者的重视.为了加深对流形学习的认识和理解,该文由流形学习的拓扑学概念入手,追溯它的发展过程.在明确流形学习的不同表示方法后,针对几种主要的流形算法,分析它们各自的优势和不足,然后分别引用Isomap和LLE的应用示例.结果表明,流形学习较之于传统的线性降维方法,能够有效地发现非线性高维数据的本质维数,利于进行维数约简和数据分析.最后对流形学习未来的研究方向做出展望,以期进一步拓展流形学习的应用领域.
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主办单位：
中国人工智能学会
哈尔滨工程大学
出版周期：
双月刊
ISSN：
1673-4785
CN：
23-1538/TP
开本：
大16开
出版地：
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
邮发代号：
创刊时间：
2006
语种：
chi
出版文献量（篇）
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