黎曼法坐标流形学习扩展算法

计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (9): 198-200.

黎曼法坐标流形学习扩展算法

韦佳彭宏林毅申

华南理工大学计算机科学与工程学院,广州510640

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
广东省自然科学基金项目（07006474）,广东省科技攻关项目（2007B010200044）.

WEI Jia ,PENG Hong ,LIN Yi-shen （School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China）

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： LOGMAP是最近提出的一种黎曼流形学习算法，它能够有效地学习出高维数据的低维嵌入坐标。然而该算法只能处理单类数据的流形学习问题，当存在多类数据时往往不能得到理想的嵌入结果。为解决这个问题，提出了一种扩展的LOGMAP算法（Extended LOGMAP Algorithm，简称ELOGMAP）。该算法通过计算全局基准点所在类到其他类的最短距离找出各类的局部基准点，然后逐个计算各类数据相对于局部基准点的局部黎曼法坐标，最后通过扩展的全局基准点与局部基准点之间测地距离关系得到多类数据的整体嵌入坐标。实验结果

关键词: 流形学习黎曼法坐标对数映射

Abstract: LOGMAP is a Riemannian manifold learning algorithm proposed recently. It is efficient for many nonlinear dimension reduction problems. However, the algorithm is only fit for single class problem, when applied to multi-class data, it can＇t get desirable em

Key words: Manifold learning,Riemannian normal coordinates,Logarithmic map

韦佳彭宏林毅申. 黎曼法坐标流形学习扩展算法[J]. 计算机科学, 2008, 35(9): 198-200. https://doi.org/

WEI Jia ,PENG Hong ,LIN Yi-shen （School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China）. [J]. Computer Science, 2008, 35(9): 198-200. https://doi.org/

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