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文檔簡(jiǎn)介
1、如何降低數(shù)據(jù)的維數(shù)而不損失原有數(shù)據(jù)的內(nèi)在信息是數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的經(jīng)典問(wèn)題,降維是指樣本從高維輸入空間通過(guò)線性或非線性映射投影到一個(gè)低維空間,從而找出隱藏在高維觀測(cè)數(shù)據(jù)中有意義的低維結(jié)構(gòu),解決高維數(shù)據(jù)的維數(shù)“災(zāi)害問(wèn)題”?;谧涌臻g的學(xué)習(xí)和流形學(xué)習(xí)算法吸引了大量研究者,成為本領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題。
本文主要討論了數(shù)據(jù)降維過(guò)程中的三個(gè)方面的問(wèn)題:
1.在圖嵌入框架的基礎(chǔ)上提出一種新的降維分析算法IKLDA(imp
2、roved kernelLinear discriminant analysis),不僅使得隱藏在圖像的信息能被區(qū)分出來(lái),而且大大降低了數(shù)據(jù)的維數(shù),理論分析及實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明IKLDA的降維隱寫(xiě)分析是有效的,比其它傳統(tǒng)降維方法效果要好,并且進(jìn)一步推進(jìn)了數(shù)據(jù)挖掘可視化方法在隱寫(xiě)分析的應(yīng)用。
2.在數(shù)據(jù)集的內(nèi)在維數(shù)的確定方面提出一種以反向k近鄰為基礎(chǔ)的最大似然維數(shù)估計(jì)算法,彌補(bǔ)了低維流形在k近鄰中形成短路問(wèn)題的不足之處以及數(shù)據(jù)密度
3、不均勻給維數(shù)估計(jì)帶來(lái)偏差問(wèn)題,在人造數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集的維數(shù)估計(jì)中,取得了較好的效果。與此同時(shí),提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法的維數(shù)及近鄰大小的參數(shù)優(yōu)化策略PSO-LLE,通過(guò)智能計(jì)算來(lái)估計(jì)數(shù)據(jù)的內(nèi)在維數(shù)和近鄰的大小。
3.提出一種基于紋理特征的非線性降維算法Gabor-LLE,對(duì)中文手寫(xiě)筆跡進(jìn)行分析處理。首先對(duì)手寫(xiě)筆跡圖像進(jìn)行預(yù)處理,然后用gabor濾波器提取出特征,最后用流形學(xué)習(xí)算法LLE進(jìn)行降維分類(lèi),取得了較好的效果。
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