【摘 要】
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局部线性嵌入算法通常用于高维流形数据降维,具有结构简单、不易陷入局部极小值、能保持局部几何结构不变的特点,但它对噪声和干扰奇异值点非常敏感。为此,提出基于局部超平
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局部线性嵌入算法通常用于高维流形数据降维,具有结构简单、不易陷入局部极小值、能保持局部几何结构不变的特点,但它对噪声和干扰奇异值点非常敏感。为此,提出基于局部超平面的流形奇异值点去除算法,将样本点的邻域投影到超平面空间,使干扰奇异值点投影远离流形样本点投影,而流形样本点投影则表现为聚集特征,同时找出邻域中所有远离聚集中心的样本点作为干扰奇异值点。仿真实验结果验证了该算法的正确性和有效性。
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