[发明专利]基于逐点扩充以及局部仿射变换的流形学习算法在审
| 申请号： | 201910062537.3 | 申请日： | 2019-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN109871879A | 公开（公告）日： | 2019-06-11 |
| 发明（设计）人： | 刘洁;王鑫;陈皓青;马争鸣 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 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： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器学习领域中的流形学习，基于逐点扩充以及局部仿射变换的流形学习算法。该算法通过选取整个数据集的测地中心的邻域作为一个初始扩充块，用线性算法求出该扩充块的低维表示，迭代的选取与该扩充块最近的数据点加入扩充块，与此同时，局部仿射变换变换用来保持新数据点与扩充块之间的局部几何信息。用这种方式能够提高流形学习算法的执行效率，并且很自然的解决了流形学习算法的一个经常被人批判的out‑of‑sample问题。 | ||
| 搜索关键词： | 流形学习算法 仿射变换 机器学习领域 局部几何 流形学习 线性算法 数据点 数据集 新数据 低维 迭代 邻域 算法 | ||
【主权项】：
1.一种基于逐点扩充以及局部仿射变换的流形学习算法，其主要特征在于：A.构造输入数据集X的邻域图G，计算出数据集的测地中心xc；B.取测地中心的邻域构成初始扩充块，记作Xc；C.计算扩充块之外的所有数据点到扩充块的测地距离；D.选取一个与扩充块的测地距离最小的数据点加入扩充块，同时计算出该数据点的低维表示。
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