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| 一种对奇异值不敏感的ISOMAP | |
| 作者姓名： | 魏莱王守觉徐菲菲 |
| 作者单位： | 同济大学,计算机科学与技术系,上海,201804;同济大学,计算机科学与技术系,上海,201804;同济大学,计算机科学与技术系,上海,201804 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金 , 高等学校博士学科点专项科研项目 |
| 摘 要： | ISOMAP是一种经典的非线性降维方法,能够有效地发现高维非线性数据集的低维几何结构,但该算法对奇异值和噪声非常敏感。利用具有鲁棒性的主成分分析（Robust PCA）来探测奇异点,并对奇异点进行适当处理以降低ISOMAP对其的敏感程度。所提出的算法直观且易于理解,实验结果也证明它具有较好的鲁棒性,而且在奇异点较多的情况下仍能保持数据的整体结构。 |
| 关 键 词： | 流形学习 主成分分析 等度规映射 |
| 文章编号： | 1001-9081（2007）08-1959-02 |
| 收稿时间： | 2007-02-27 |
| 修稿时间： | 2007-02-272007-04-10 |
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