该杂志刊期列表
- 2026年
- 1期
国内刊号:11-2925/TP
国际刊号:1003-9775
发布日期:
作者:边荣正, 张鉴, 周亮, 蒋鹏, 陈宝权, 汪云海
关键词:降维方法, 局部主成分分析, 多流形数据, 可视化
针对t-SNE方法不能很好地区分相互交叉的多个流形的问题,提出一种可视化降维方法.在t-SNE方法的基础上,在计算高维概率时考虑欧几里得度量和局部主成分分析以区分不同流形.然后可直接使用t-SNE的梯度求解方法得到降维结果.最后分别用3个人工生成的三维数据集和2个通用的机器学习数据集进行实验,并根据不同流形的区分度和流形内的邻域可信度2个指标对降维结果进行量化分析.结果表明,该方法在处理有交叉的多流形数据时的效果要明显优于原来的t-SNE方法,并能够较好地保持每个流形的邻域结构.
来源:2021年第11期
《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部