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文檔簡介
1、數(shù)據(jù)降維是模式識別、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等領域的一個關鍵科學問題。它利用線性或非線性變換將高維空間的數(shù)據(jù)映射到低維空間，從而便于后續(xù)分析。隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)、通信技術(shù)和計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)的規(guī)模越來越大、維度也越來越高，這使得原有數(shù)據(jù)降維技術(shù)的運算復雜度大大增加，甚至無法進行。對此，從流形學習入手，深入研究基于流形學習的增量無監(jiān)督降維方法。論文的主要內(nèi)容有：
(1)針對批處理方式的近鄰保持嵌入(NeighborhoodPre
2、servingEmbedding，NPE)算法對于新增樣本計算復雜度高的問題，研究了增量近鄰保持嵌入(IncrementalNeighborhoodPreservingEmbedding，INPE)算法。該增量學習算法在新樣本不斷加入時，充分利用已有數(shù)據(jù)的部分處理結(jié)果，避免了由于新樣本加入導致的重復運算問題，大大降低了計算復雜度，提高了處理速度。在AR、ORL、FERET人臉數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果驗證了該算法的有效性和可行性。
(
3、2)二維局部保持投影(Two-dimensionalLocalityPreservingProjection，2DLPP)算法在處理大規(guī)模高維數(shù)據(jù)時，具有很高的時間和空間復雜度。對此，研究了基于模型合并的增量二維局部保持投影(Merging-basedIncrementalTwo-dimensionalLocalityPreservingProjection，M-I2DLPP)算法。M-I2DLPP算法通過建立與數(shù)據(jù)集相對應的2DLPP
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