| 高维数据固有维数的自适应极大似然估计 |
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| 作者姓名： | 谷瑞军 须文波 刘军伟 姚娟 |
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| 作者单位： | 南京审计学院,信息科学学院,南京,211815;江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214112;江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214112;无锡科技职业学院,软件与服务外包学院,江苏,无锡,214031;南京审计学院,信息科学学院,南京,211815 |
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| 基金项目： | 江苏省教育厅哲学社会科学基金指导项目
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南京审计学院校级科研项目 |
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| 摘 要： | 如何确定高维数据的固有维数是降维成功与否的关键。基于极大似然估计（MLE）的维数估计方法是一种新近出现的方法,实现简单,选择合适的近邻能取得不错的结果。但当近邻数过小或过大时,均有比较明显的偏差。其根本原因是没有考虑每个点对固有维数的不同贡献。在充分考虑数据集的分布信息之后,提出了一种改进的MLE——自适应极大似然估计(AMLE)。实验表明,无论在合成数据集还是真实数据集上,AMLE较MLE在估计准确度上均有很大的提高,对近邻数的变化也不甚敏感。
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| 关 键 词： | 固有维数估计 极大似然估计 降维 |
| 收稿时间： | 2008-02-27 |
| 修稿时间： | 2008-05-22 |
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