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摘 要:本发明公开了一种无监督非线性自适应流形学习方法。本发明一种无监督非线性自适应流形学习方法,包括:扩展近邻点;合并近邻点;根据以上所述,定义目标函数:其中α是权衡参数可以通过调整α的值来灵活地调整算法中这两个考虑因素之间的平衡;显然,当α的值为一个相对较小的值时,该公式将更加关注全局成对距离误差,并且当α取较大值时,该公式更多地考虑局部拓扑关系;xj∈MNN(xi)意味着在使用上面的自适应邻居方法后,xj是xi的近邻点;通过优化以下问题来获得重建权重矩阵W。本发明的有益效果:本算法巧妙的结合了LLE和isomap算法的优点,同时考虑局部和全局特征,能够对高维数据进行全面而有效的特征提取。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910114146.1 | 专利名称: | 无监督非线性自适应流形学习方法 |
申请日: | 2019-02-13 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |