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流形学习

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流形学习

流形学习概述

流形学习(manifold learning)是机器学习、模式识别中的一种方法,在维数约简方面具有广泛的应用。它的主要思想是将高维的数据映射到低维,使该低维的数据能够反映原高维数据的某些本质结构特征。流形学习的前提是有一种假设,即某些高维数据,实际是一种低维的流形结构嵌入在高维空间中。流形学习的目的是将其映射回低维空间中,揭示其本质。

以下图为例,左边是一个三维数据的分布,右边是降低到二维后的结果。我们可以发现二维的数据更能直观地表示其流形结构。

通过流形学习来实现降维的方法有很多,其基本思想也类似:假设数据在高维具有某种结构特征,希望降到低维后,仍能保持该结构。

比较常见的有

  • 局部改线嵌入(Local Linear Embedding, LLE)

    假设数据中每个点可以由其近邻的几个点重构出来。降到低维,使样本仍能保持原来的重构关系,且重构系数也一样。

  • 拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps, LE)

    将数据映射到低维,且保持点之间的(相似度)距离关系。即在原空间中相距较远的点,投影到低维空间中,希望它们之间仍相距较远。反之亦然。

  • 局部保持投影(LPP)

  • 等距映射(Isomap)

等等。。。

参考文献

“流形学习概述”一节参考这篇知乎问题。

浙江大学何晓飞老师有个关于流形学习的报告,有兴趣可以看下。

http://www.cad.zju.edu.cn/reports/%C1%F7%D0%CE%D1%A7%CF%B0.pdf
求简要介绍一下流形学习的基本思想?
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流形学习概述
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