【摘 要】
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作为一种新的非监督性统计学习方法,流形学习近年来越来越引起机器学习及认知科学工作者的重视。其本质是发现高维观测数据集的内在低维流形结构和嵌入映射关系。流形学习的
【基金项目】
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教育部博士点专项基金(新教师项目)(编号:200804221023);山东省自然科学基金(编号:Q2008G03)
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作为一种新的非监督性统计学习方法,流形学习近年来越来越引起机器学习及认知科学工作者的重视。其本质是发现高维观测数据集的内在低维流形结构和嵌入映射关系。流形学习的各种算法也成为研究热点,很多经典流形学习算法包括多维尺度分析(Multidimensional Scaling,MDS)、主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)、拉普拉斯特征变换(Laplacian Eigenmaps,LE)、局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)、等度规映射(Isometric Mapping,Isomap)等在图像信息压缩、模式识别、图像处理等众多领域都有广泛应用。本文主要介绍了流形学习的研究背景,各个算法的数学描述,在图像视频检索领域的应用以及未来的研究方向。
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