文件名称：流形学习概述
文件大小：686KB
文件格式：PDF
更新时间：2015-05-01 11:20:02
维数约简;流形学习;等距离映射算法;局部线性嵌入算法;交叉流形
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