[发明专利]数据降维方法及装置在审
| 申请号： | 201811343950.9 | 申请日： | 2018-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN109558899A | 公开（公告）日： | 2019-04-02 |
| 发明（设计）人： | 杨昊;郑晓东;李劲松;魏超 | 申请（专利权）人： | 中国石油天然气股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 王涛;任默闻 |
| 地址： | 100007 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种数据降维方法及装置，该方法包括：构建用于数据降维的初始神经网络，并将高维数据集和低维数据集分别作为所述初始神经网络的输入和输出，所述高维数据集中的样本点的维数大于所述低维数据集中的样本点的维数；基于所述高维数据集的样本点距离关系和所述低维数据集的样本点距离关系构建神经网络目标函数；根据所述神经网络目标函数优化调整所述初始神经网络的参数；利用优化调整参数后的所述初始神经网络对待处理数据进行降维处理。通过上述方案得到的低维数据集能够保持高维数据集的全局特征。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 高维数据 样本点 低维 数据降维 数据集 距离关系 构建 维数 目标函数优化 处理数据 降维处理 目标函数 全局特征 数据集中 优化调整 输出 | ||
【主权项】：
1.一种数据降维方法，其特征在于，包括：构建用于数据降维的初始神经网络，并将高维数据集和低维数据集分别作为所述初始神经网络的输入和输出，所述高维数据集中的样本点的维数大于所述低维数据集中的样本点的维数；基于所述高维数据集的样本点距离关系和所述低维数据集的样本点距离关系构建神经网络目标函数；根据所述神经网络目标函数优化调整所述初始神经网络的参数；利用优化调整参数后的所述初始神经网络对待处理数据进行降维处理。
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