图书介绍

流形学习若干关键问题与算法研究【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

流形学习若干关键问题与算法研究
  • 古楠楠,樊明宇,王迪,韩志著 著
  • 出版社: 北京:首都经济贸易大学出版社
  • ISBN:9787563823741
  • 出版时间:2015
  • 标注页数:192页
  • 文件大小:22MB
  • 文件页数:203页
  • 主题词:数据处理;数据模型-建立模型

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图书目录

1 绪论1

1.1 研究背景与意义3

1.1.1 研究背景3

1.1.2 研究意义4

1.2 相关研究基础5

1.3 本文的研究问题9

1.4 本文的主要内容11

1.5 本文的章节安排13

2 相关研究进展17

2.1 流形学习的数学基础19

2.2 流形学习的研究进展23

2.3 本章小结29

3 流形学习算法在流形正则化框架下的统一理解与综述31

3.1 引言33

3.2 用于流形学习的流形正则化框架34

3.2.1 流形正则化框架34

3.2.2 用于流形学习的流形正则化框架的新理解35

3.3 从流形正则化角度理解的流形学习方法37

3.3.1 无指导知识的流形学习方法38

3.3.2 有指导知识的流形学习方法46

3.4 本章小结53

4 流形学习中的降维维数选择方法55

4.1 引言57

4.2 本质维数估计方法58

4.2.1 基于熵图的方法58

4.2.2 基于分形维数的方法60

4.2.3 基于k-近邻距离的方法63

4.2.4 基于特征值的方法65

4.2.5 其他方法66

4.3 典型维数估计方法的实验比较67

4.3.1 实验数据67

4.3.2 实验结果68

4.4 本章小结74

5 针对非连通流形数据的过渡曲线降维方法75

5.1 引言77

5.2 分解—整合算法及其缺陷79

5.2.1 分解—整合算法79

5.2.2 分解—整合算法中的边缘问题84

5.3 过渡曲线算法86

5.3.1 寻找流形类边缘87

5.3.2 构建类间平滑过渡曲线89

5.4 实验95

5.4.1 应用到4类非连通流形数据集95

5.4.2 应用到具有不同分布密度的3类非连通流形数据集96

5.4.3 应用到3类图像数据集98

5.5 本章小结99

6 基于判别性保稀疏投影的半监督降维方法101

6.1 引言103

6.2 相关工作105

6.2.1 LPP方法106

6.2.2 SS-LDA与SS-MMC方法107

6.2.3 SDONPP方法108

6.3 判别性保稀疏投影降维算法110

6.4 实验118

6.5 本章小结126

7 基于核稀疏表示的半监督分类方法129

7.1 引言131

7.2 相关工作134

7.2.1 流形正则化框架134

7.2.2 基于稀疏表示的分类方法135

7.3 核稀疏正则化方法137

7.3.1 l2-范数问题137

7.3.2 基于核的稀疏表示140

7.3.3 核稀疏正则化方法及KSR-LSC算法142

7.4 实验146

7.4.1 实验数据及参与比较的算法147

7.4.2 参数选择与实验设置148

7.4.3 实验结果149

7.5 本章小结154

8 总结155

参考文献160

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