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| 流形学习概述 | |
| 作者姓名： | 徐蓉 姜峰 姚鸿勋 |
| 作者单位： | 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（60332010,60533030）. |
| 摘 要： | 流形学习是一种新的非监督学习方法,近年来引起越来越多机器学习和认知科学工作者的重视.为了加深对流形学习的认识和理解,该文由流形学习的拓扑学概念入手,追溯它的发展过程.在明确流形学习的不同表示方法后,针对几种主要的流形算法,分析它们各自的优势和不足,然后分别引用Isomap和LLE的应用示例.结果表明,流形学习较之于传统的线性降维方法,能够有效地发现非线性高维数据的本质维数,利于进行维数约简和数据分析.最后对流形学习未来的研究方向做出展望,以期进一步拓展流形学习的应用领域. |
| 关 键 词： | 维数约简 流形学习 等距离映射算法 局部线性嵌入算法 交叉流形 |
| 文章编号： | 1673-4785（2006）01-0044-08 |
| 收稿时间： | 2006-03-01 |
| 修稿时间： | 2006-03-01 |
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