[发明专利]基于区域划分与区域连接点的等距特征映射方法在审
申请号: | 201910745870.4 | 申请日: | 2019-08-13 |
公开(公告)号: | CN110516721A | 公开(公告)日: | 2019-11-29 |
发明(设计)人: | 曹亚红;朱建文;陈琛 | 申请(专利权)人: | 成都飞机工业(集团)有限责任公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 610092 四川*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 映射 低维 流形 等距 区域连接 全局特征 连接点 样本点 嵌入 全局 数据分析技术 多维尺度 结果确定 局部特征 区域关联 权值矩阵 复杂度 重构 分析 | ||
本发明涉及数据分析技术领域,特别涉及一种基于区域划分与区域连接点的等距特征映射方法,提升了等距特征映射方法的执行效率。首先对样本点集N进行区域划分;计算每个区域内各个点之间的距离;根据计算的距离结果确定每个区域关联的连接点;计算全局特征映射,用选择出的每个区域的连接点按照多维尺度分析方法计算全局特征映射,形成低维全局流形;计算局部特征映射,在低维全局流形的基础上,重构区域内样本点权值矩阵,求出每个区域内低维嵌入流形;形成整体的低维流形,结合低维全局流形和低维嵌入流形的结果形成整体的低维流形。本发明的基于区域划分与区域连接点的等距特征映射方法,降低了复杂度、提高了等距特征映射方法的执行效率。
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域,特别涉及一种基于区域划分与区域连接点的等距特征映射方法,提升了等距特征映射方法的执行效率。
背景技术
流形学习方法作为一种非线性维数约简方法,主要目标是获取高维观测数据的低维表示,探索事物的内在规律和本征结构,已经成为数据挖掘、模式识别和机器学习等领域的研究热点。根据流形学习方法保持几何特性的不同,把现有的方法划分为全局特性保持方法和局部特性保持方法。全局特性保持方法主要是基于保持嵌入在高维观测空间中内在低维流形的全局几何特性,构造所有数据点对之间的全局度量矩阵,然后将这种全局度量矩阵转化为内积矩阵,通过对内积矩阵特征分解,从而获得数据集的内在低维表示。局部特性保持方法主要是基于保持流形的局部几何特性,即外围观测空间邻域数据所具有的局部几何特性在内在低维空间得以保持,从而建立外围观测空间与内在低维空间之间的联系,然后在平均意义下整合排列所有交叠的局部几何模型,以构造全局唯一的低维坐标。
影响等距特征映射(ISOMAP)方法执行效率主要有两个方面因素:一是计算N*N最短距离矩阵DG。如果使用Floyd方法,计算复杂度为O(N3);如果使用Dijkstra方法,计算复杂度降低为O(kN2logN)(k为近邻数,N为样本个数);二是多维尺度分析中的特征值分解。需要对N*N稠密矩阵τ(DG)进行特征值分解,计算复杂度为O(N3)。随着样本个数N增大,ISOMAP方法执行效率变低的问题将变得十分突出。
发明内容
本发明的目的在于:提供一种提升执行效率的基于区域划分与区域连接点的等距特征映射方法。
本发明通过下述技术方案实现:基于区域划分与区域连接点的等距特征映射方法,包括以下步骤:
步骤S1:区域划分,对样本点集N进行区域划分,划分为M个区域,每个区域x个点;
步骤S2:计算每个区域内各个点之间的距离;
步骤S3:根据步骤S2计算的距离结果确定每个区域关联的连接点;
步骤S4:计算全局特征映射,用步骤S3中选择出的每个区域的连接点按照多维尺度分析方法计算全局特征映射,形成低维全局流形;
步骤S5:计算局部特征映射,在步骤S4中形成低维全局流形的基础上,重构区域内样本点权值矩阵,求出每个区域内低维嵌入流形;
步骤S6:形成整体的低维流形,结合低维全局流形和低维嵌入流形的结果形成整体的低维流形。
进一步地,为了更好的实现本发明,特别采用下述设置:所述的步骤S1中,划分出的区域数量M以2n为基准,即M=2n,其中n={1,2,3…}。
进一步地,为了更好的实现本发明,特别采用下述设置:将样本点集N进行划分时,根据样本点的位置相关性,将邻近的样本点划分为一个区域,形成无向连通图Gi,其中i为区域的编号,且每个区域样本点的数量进行平均分布。
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