基于采样密度和流形弯曲度的动态邻域算法

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针对流形学习的邻域优化问题,提出一种动态邻域的算法。基于局部采样密度和流形弯曲度估计切空间,并为所有样本点动态地选择邻域,其参数可通过计算残差自动确定。实验结果表明,将这种算法应用于ISOMAP后,邻域得到进一步优化,嵌入结果也更加准确。 Aiming at the neighborhood optimization problem of manifold learning, a dynamic neighborhood algorithm is proposed. The tangent space is estimated based on the local sampling density and manifold curvature, and the neighborhood is dynamically selected for all sample points, the parameters of which can be automatically determined by calculating the residuals. The experimental results show that after applying this algorithm to ISOMAP, the neighborhood is further optimized and the embedding result is more accurate.
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