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高维流式大数据的产生与发展对传统机器学习和数据挖掘算法提出了诸多挑战。本文结合流式大数据流式到达的特性，首先建立自适应增量特征提取算法模型。然后，针对噪声环境，建立基于特征空间校准的增量流形学习算法

2018-02-27 11:07

流形学习是一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法，与核PCA的目的一样，它想要在低维空间中尽量保持在高维空间中的结构。

2019-02-02 15:40

流形学习LLE算法的配套Matlab源码汇总

2021-08-25 09:30

——流形学习。流形学习流形学习是一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法，与核PCA的目的一样，它想要在低维空间中尽量保持在高维空间中的结构。一个形象的

2019-04-28 19:08

为处理目标数据集仅有部分成对约束信息可用的半监督聚类场景，基于非负矩阵分解（NMF）架构，通过学习给定成对约束知识和运用流形正则化理论提岀了流形学习与成对约東联合正则化非负矩阵分解聚类方法（NMF-

2021-04-12 11:25

基于内容的图像检索中，高维特征向量的有效降维是一项关键技术，流形学习算法LLE 是有效的非线性降维方法，而SVM 的泛化能力较强，本文将二者结合在一起，成为一种新的有

2009-06-10 15:59

异常影响较小的优点，但是针对无线多传感器体域网的数据降维效果并不理想。对此，提岀了一种基于流形学习的T分布式随机邻域嵌入（TSNE）算法对多传感器体域网数据进行融合。T-SNE算法首先将高维数据点与其对应的低维数据点间的欧氏距离转换为条件

2021-05-18 11:26

本文结合核方法、局部线性嵌入(LLE)和支持向量机等机器学习方法，提出了一种集成手写字符维数约简、特征提取及识别方法。鉴于LLE 方法对其近邻个数太过敏感,以及要求流形上

2010-01-22 14:16

然而，在某些场景下，我们并不能奢求拥有一个作为输入的图。这种情况在许多生物学问题中屡见不鲜，在最好的情况下，由于发现交互作用的实验开销相当大并且充满噪声，「蛋白质-蛋白质」交互网络等图往往也只有部分数据被观测到。

2020-10-30 17:23