【摘要】随着现代社会的高速发展,各种各样的信息以及数据呈现爆炸式的增长,积累的信息和数据越来越多。这些存放在媒介中的海量数据,在没有外部工具的帮助下,人们很难从这些巨大的数据量中找到有用的信息,这些数据将成为垃圾数据。数据挖掘技术的出现,很好地解决了这个问题。数据挖掘技术可以从大量的数据中分析学习数据中对用户有用的模式和规则,利用这些学习到的模式和规则,当有新的样本数据的时候,可以根据已有的模式和 […]

【摘要】流形学习自2000年提出以来，一直备受研究人员的关注。在流形学习中，人们假设样本是均匀采样于一个高维空间中的低维流形。在此假设基础上，流形学习的目的就是找到高维采样数据内在的低维流形结构，并求出相应的低维嵌入，来实现维数约减或者数据的可视化。流形学习的主要方法有局部线性嵌入、等距映射、拉普拉斯特征映射等。本文主要研究的是局部线性嵌入流形学习方法，对该方法中邻域选取和表示问题进行了研究。引入 […]