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基于自适应邻域选择的局部线性嵌入算法
第41卷 第6期 南京理工大学学报 Vol.41 No.6
2017年12月 Journal of Nanjing University of Science and Technology Dec.2017
基基于自适应邻域选择的局部线性嵌入算法
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张志友 ,周佳燕 ,邵海见 ,鲍安平
(1.南京信息职业技术学院 中认新能源技术学院,江苏 南京210023;2.江苏省南京工程高等职业学校 电子工程系,
江苏 南京211135;3.江苏科技大学 计算机科学与工程学院,江苏 镇江212003)
摘摇 要:为了提高高维数据维数约简的计算效率,基于局部邻域相关的权重与稀疏矩阵,提出了
1种改进的局部线性嵌入算法。 对于高维数据维数约简的信息量估计,采用了相关维数估计方
法来计算一致流形信息量的上界。 采用Swiss、Broken swiss、Helix、Twinpeaks和Intersect 5 种经
典数据集进行实验评估。 实验结果显示,与局部线性嵌入算法相比,针对5种经典数据集,该文
算法速度分别提高了27.60%、27.51%、27.18%、28.31%和45.28%。
关键词:自适应邻域选择;局部线性嵌入;稀疏矩阵;数据降维;流形算法
中图分类号:TP391.4摇 摇 文章编号:1005-9830(2017)06-0748-05
DOI:10.14177/ ki.32-1397n.2017.41.06.013
Locally linear embedding algorithm based on adaptive
neighborhood selection
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Zhang Zhiyou ,Zhou Jiayan ,Shao Haijian ,Bao Anping
(1.School of CQC New Energy Technology,Nanjing College of Information Technology,Nanjing210023,China;
2.Department of Electrical Engineering,Jiangsu Province Nanjing Engineering Vocational College,
Nanjing211135,China;3.School of Computer Science and Engineering,Jiangsu University of Science
and Technology,Zhenjiang212003,China)
Abstract:An improved locally linear embedding(LLE)algorithm based on local neighborhood鄄
dependent weights and sparse matrices is proposed to improve the computation efficiency of
dimensionality reduction for high鄄dimensional data.The correlation dimension estimation method is
used to estimate the intrinsic information of the dimensionality reduction in high鄄dimensional data
and the upper bound of the uniform manifold.Five classical
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