假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形,流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构,即找到高维空间中的低维流形,并求出相应的嵌入映射,以实现维数约简或者数据可视化。它是从观测到的现象中去寻找事物的本质,找到产生数据的内在规律。 简单地理解,流形学习方法可以用来对高维数据降维,如果将维度降到2...
作者从一个民科的角度,直接把流形理解成了一坨点,一坨3维上的点就是3维的妹子流形,一坨数轴上的点(1维)就是1维妹子ranking流形,细致的流形介绍可以看这篇文章。回到我们的3维妹子流形,假设流形上的每一个妹子(3维打分)都被某种神谕被投射到了7维上。“流形学习”就是想通过观察她们在7维上的打分,重新构造...
1.流形学习 流形学习是一种非线性数据降维和分类之间的技术,它能够相应的降低原始数据的维度,同时也可以帮助我们在更低的维度上对数据进行更好的分类。流形学习的基本想法是通过将原始数据转换到一个较低的维度空间下,在保留数据大部分可分性的同时,还可以保留其原有的结构信息。流形学习所使用的方法可以是各种非线性...
流形的概念与应用 。 简而言之,流形学习是用来进行降维和帮助我们进行数据可视化的。 常见的流形学习方法主要分两大类:等度量映射和局部线性嵌入。数据降维是一个比较通用的数据处理方法,所以在图像处理方面,它的应用也是...”是在局部与欧式空间同胚的空间,换言之,它在局部具有欧式空间的性质,能用欧氏距离来进行距...
如图1,一种有监督判别流形学习的netflow数据降维方法,解决现有无监督降维方法下netflow高维数据的类间几何特性无法保持的问题。首先对每一条netflow数据添加额外的标签,其中0代表正常,1代表异常。根据添加的上述标签进行有监督降维,降维投影之后能够实现同类数据聚集,不同类数据分散的效果。同时通过对高维netflow数据进行降维...