基于信息几何的流形学习算法优化研究

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为了处理复杂的高维数据,将数据嵌入到低维空间、并维持数据的拓扑结构,这是一种常用的做法,被称为降维或者流形学习。本文借助信息几何工具,以优化流形学习为目的展开研究,完成了以下工作:(1)介绍了流形学习和信息几何的基本知识和原理。流形学习的方面,主要介绍了主成分分析、线性判别分析两种线性降维算法和局部线性嵌入、t分布随机邻域嵌入等几种非线性降维算法,其中t分布随机邻域嵌入是下文讨论的核心。信息几何的方面,主要介绍了统计单纯形及其上的切空间,这是下文需要用到的预备知识。(2)聚焦于随机邻域嵌入和t分布随机邻域嵌入,对流形学习进行建模。将一列数据建模成统计单纯形上的一个点,进而将一个降维映射也建模成统计单纯形上的一个点。这样就重新解释了流形学习,把各种流形学习算法放在一个统一的框架下研究。另外又借助信息容量评价流形学习的质量。(3)基于信息几何,提出用信息容量提升降维质量的方法。将信息容量方法与t分布随机邻域嵌入结合,提出IC-t SNE算法。针对信息容量在最初的几次迭代中效果更明显的特点,将IC-tSNE算法一般化。最后分别在MNIST数据集和瑞士卷数据集上进行实验,验证了信息容量方法的有效性。
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