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最近鄰的隨機(jī)非線性降維

大?。?/span>0.76 MB 人氣: 2017-12-23 需要積分:2

  針對(duì)線性降維技術(shù)應(yīng)用于具有非線性結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時(shí)無(wú)法得到令人滿意的結(jié)果的問(wèn)題,提出一種新的著重于保持高維空間局部最近鄰信息的非線性隨機(jī)降維算法( NNSE)。該算法首先在高維空間中通過(guò)計(jì)算樣本點(diǎn)之間的歐氏距離找出每個(gè)樣本點(diǎn)的最近鄰點(diǎn),接著在低維空間中產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)的初始分布;然后通過(guò)將低維空間中的樣本點(diǎn)不斷向其最近鄰點(diǎn)的平均位置移動(dòng),直到產(chǎn)生穩(wěn)定的低維嵌入結(jié)果。與一種先進(jìn)的非線性隨機(jī)降維算法——t分布隨機(jī)鄰域嵌入( t-SNE)相比,NNSE算法得到的低維結(jié)果在可視化方面與t-SNE算法相差不大,但通過(guò)比較兩者的量化指標(biāo)可以發(fā)現(xiàn),NNSE算法在保持最近鄰信息方面上明顯優(yōu)于t-SNE算法。

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