流形学习的目的是将其映射回低维空间中,揭示其本质。 简介 流形学习是一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法。“流形”是指的是连在一起的区域,数学上,它指的是一组点,且每个点都有其邻域。给定任意一个点,其流形局部看起来像是欧几里得空间。换言之,它在局部空间有欧式空间的性质,能用欧式空间来进行距离计算。因此...
在流形学习中,数据点常常被表示为外围空间中的坐标,以便于描述流形上的位置。 观察维数(Observation Dimension) 观察维数指的是数据在外围空间中的维度,也被称为自然坐标表示。它代表了数据的高维特征空间维度。 流形学习的局部性质(Local Properties of Manifold Learning) 这指的是流形学习方法在保持数据局部结构和邻域...
这就给降维带来了很大的启发,若低维流形嵌入(embedding)到了高维空间,此时样本在高维空间的分布虽然复杂,但在局部上仍具有欧式空间的性质,因此可以在局部建立降维映射关系,然后再设法将局部映射关系推广到全局。而且当数据被降维到二维和三维时,就可以进行可视化,因此流形学习也可以被用于可视化。 流形学习中两种典型方法...
流形学习 (manifold learning) zz from prfans ... dodo:流形学习 (manifold learning) dodo 流形学习是个很广泛的概念。这里我主要谈的是自从2000年以后形成的流形学习概念和其主要代表方法。自从2000年以后,流形学习被认为属于非线性降维的一个分支。众所周知,引导这一领域迅速发展的是2000年Science杂志上的两篇文...
1、什么是流形 流形学习的观点:认为我们所能观察到的数据实际上是由一个低维流行映射到高维空间的。由于数据内部特征的限制,一些高维中的数据会产生维度上的冗余,实际上这些数据只要比较低的维度就能唯一的表示。所以直观上来讲,一个流形好比是一个dd维的空间,在一个mm维的空间中(m>d)(m>d)被扭曲之后的结果。
线性流形学习的方法通常基于PCA。这些方法的基本思想是通过线性变换将高维数据映射到一个低维子空间上。PCA是最简单的线性流形学习方法,它通过找到数据的主成分来实现降维。另外,局部线性嵌入(LLE)是另一个经典的线性流形学习方法,它通过局部线性逼近来学习数据的低维结构。 非线性流形学习的方法可以进一步分为基于流形...
流形学习(manifold learning)假设数据在高维空间的分布位于某一更低维的流形上,基于这个假设来进行数据的分析。对于降维,要保证降维之后的数据同样满足与高维空间流形有关的几何约束关系。除此之外,流形学习还可以用实现聚类,分类以及回归算法。 假设有一个N维空间中的流形M,即M为N维欧氏空间的一个真子集: ...
流形学习算法在恢复「流形」方法上各不相同，但它们有一个共同的蓝图。 首先，创建一个数据表示，通过构造一个 k 近邻图来获取其局部结构。其次，计算数据的低维表示（嵌入），并试图保留原始数据的结构。这是大多数流形学习方法的区别所在。这种新的表示将原来的非欧几里德结构「展平」成一个更容易处理的欧几里德...
流形学习是一种处理高维数据的技术，它基于一个重要的概念：大部分真实世界数据都存在于低维流形上。换句话说，即使数据被表示为高维空间中的点，但其实际的内在结构可能是由低维流形所确定的。流形学习的目标就是通过学习这些潜在的低维流形结构，来实现数据的降维和特征提取。二、流形学习的方法 流形学习方法包括多...