-
公开(公告)号：CN108388869B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201810166510.4
申请日：2018-02-28
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多重流形的手写数据分类方法及系统，该方法包括：获取高维数据集；分别计算高维数据集中任意两个数据点之间的相似度，获取高维数据集对应的相似矩阵；根据相似矩阵，构建高维数据集对应的目标拉普拉斯矩阵；将目标拉普拉斯矩阵的前第一预设数量的特征向量聚入到第二预设数量的类别内，获取高维数据集的分类结果；本发明通过获取高维数据集对应的相似矩阵，获得高维数据的底层低维映射流形结构，可以构建同时考虑高维数据的高维结构和底层低维映射结构的拉普拉斯矩阵，利用目标拉普拉斯矩阵对拉普拉斯矩阵进行特征值分解，从而对得到的特征值进行聚类，得到高维数据集的聚类结果，尽可能多地保留了高维数据的原始结构。
-
公开(公告)号：CN108388869A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810166510.4
申请日：2018-02-28
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多重流形的手写数据分类方法及系统，该方法包括：获取高维数据集；分别计算高维数据集中任意两个数据点之间的相似度，获取高维数据集对应的相似矩阵；根据相似矩阵，构建高维数据集对应的目标拉普拉斯矩阵；将目标拉普拉斯矩阵的前第一预设数量的特征向量聚入到第二预设数量的类别内，获取高维数据集的分类结果；本发明通过获取高维数据集对应的相似矩阵，获得高维数据的底层低维映射流形结构，可以构建同时考虑高维数据的高维结构和底层低维映射结构的拉普拉斯矩阵，利用目标拉普拉斯矩阵对拉普拉斯矩阵进行特征值分解，从而对得到的特征值进行聚类，得到高维数据集的聚类结果，尽可能多地保留了高维数据的原始结构。
-
Search Results
2
records
(took 0.017 seconds)
