基于密度信息的改进降维方法

作者：贾洪哲; 闫德勤; 张岩

来源：计算机应用研究, 2013, (11): 3292-3294.

• 流形学习
• 降维
• 聚类
• 扩散映射 manifold learning
• dimensionality reduction
• cluster
• diffusion maps

扩散映射(diffusion maps)是一种基于流形学习的非线性降维方法。为了提高降维的效果,根据近邻点的选取对diffusion maps的降维效果影响,利用数据近邻点分布的不同,挖掘该数据点局部的密度信息,能够更好地保持数据的流形结构。利用样本点聚类后的类别信息构造密度信息指数,提出了一种改进的diffusion maps算法,有效地保持了高维数据中的流形结构,所提的新算法在多种实验中得到了证实。

• 单位
  锡林郭勒职业学院; 辽宁师范大学