資料介紹
維數約簡常用于避免高維數據,如圖像或文本中的維數災問題。然而,傳統的線性方法,如主成分分析( Principal Component Analysis,PCA)和獨立成分分析( Independent Component Analysis,ICA),均假設數據由低維空間線性組成。當數據具有非線性分布時,線性維數約簡往往不能有效獲得其低維嵌入子空間。
非線性嵌入技術如等距映射(lsometric Mapping,Isomap)算法和局部線性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE) 算法等能在數據非線性分布時有效地獲得其低維嵌入子空間,但該類算法的不足是:它們常常為所有數據構造一個單獨低維子空間,由于不同類別的數據可能會在這個子空間中重疊,使得基于這些非線性嵌入算法的模型分類準確率不高。
根據現有研究,為每個類別構造一個對應的子空間能有效解決數據重疊問題,從而提升模型的分類準確率。因此,本文提出基于非線性嵌入的自聯想神經網絡( GSCD Nonlinear Auto-associative Modeling,GNAM)學習樣本每一類對應的子空間的方法,并結合集成學習方法.從而實現更有效的分類。
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