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计算机工程与科学 ›› 2010, Vol. 32 ›› Issue (5): 89-91.

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一种基于切丛的维数约简方法

卢小甫,李凡长   

  1. (苏州大学计算机科学与技术学院机器学习与数据分析研究中心, 江苏 苏州 215006)
  • 收稿日期:2009-11-15 修回日期:2010-02-09 出版日期:2010-04-28 发布日期:2010-05-11
  • 通讯作者: 卢小甫 E-mail:200808angel@gmail.com
  • 作者简介:卢小甫(1982),男,河北保定人,硕士生,研究方向为智能信息处理;李凡长,教授,博士生 导师,研究方向为机器学习和动态模糊逻辑。
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目 (60775045)

A Dimensionality Reduction Method Based on the Tangent Bundle

LU Xiaofu,LI Fanzhang   

  1. (Research Center of Machine Learning and Data Analysis,
    School of Computer Science and Technology,Soochow University,Suzhou 215006,China)
  • Received:2009-11-15 Revised:2010-02-09 Online:2010-04-28 Published:2010-05-11
  • Contact: LU Xiaofu E-mail:200808angel@gmail.com

摘要:

本文提出了一种基于切丛的维数约简方法。流形上的切丛不但能够刻画流形局部的结构特征,而且对流形整体的结构也能够进行描述。尤其对于聚类比较明显的数据集,在降维后能够更为精确地求得原数据在低维空间中的投影。通过对手写体数据的降维实验和Breast Cancer实验表明,基于切丛的维数约简方法是一种有效的降维算法。

关键词: 维数约简, 纤维丛, 切空间, 切丛, 流形学习, 机器学习

Abstract:

In this paper, we propose a dimension reduction method based on the tangent bundle.The tangent bundle of the manifold can not only describe the structure of localcharacteristics, but the overall shape of the structure of convection can be described.Especially for obvious clustering data sets , more accurate projection of the original datain the lowdimensional space can be obtained after the dimensionality reduction process. Itshows that the dimension reduction algorithm based on the tangent bundle(TB) is an effectivemethod by dimensionality reduction experiments on handwritten data and breast cancer data.

Key words: dimensionality reduction, fiber bundle, tangent space, tangent bundle, manifold learning, machine learning

中图分类号: