增量流形學習正則優(yōu)化算法
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高維流式大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與發(fā)展對傳統(tǒng)機器學習和數(shù)據(jù)挖掘算法提出了諸多挑戰(zhàn)。本文結(jié)合流式大數(shù)據(jù)流式到達的特性，首先建立自適應增量特征提取算法模型。然后，針對噪聲環(huán)境，建立基于特征空間校準的增量流形學習算法模型，解決小樣本問題。最后，構(gòu)造流形學習的正則化優(yōu)化框架，解決高維數(shù)據(jù)流特征提取過程中產(chǎn)生的降維誤差問題，并得到最終的最優(yōu)解。實驗結(jié)果表明本文提出的算法框架符合流形學習算法的3個評價指標：穩(wěn)定性、提高性以及學習曲線能迅速增加到一個相對穩(wěn)定的水平；從而實現(xiàn)了高維數(shù)據(jù)流的高效學習。
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