一种基于尺度的流形学习有效维度发现方法
统计理论
2008-03-17 v2 统计理论
摘要
在高维数据中发现低维流形是流形学习的主要目标之一。我们提出了一种新方法来识别低维流形的有效维度（内在维度）。尺度空间观点是我们方法的关键，使我们能够应对噪声数据的挑战。我们的方法无需任何先验知识即可在所有尺度上找到数据的有效维度。与其他方法相比，它具有更好的性能，特别是在存在较大噪声的情况下，并且计算效率高。
引用
@article{arxiv.0710.5349,
title = {A scale-based approach to finding effective dimensionality in manifold learning},
author = {Xiaohui Wang and J. S. Marron},
journal= {arXiv preprint arXiv:0710.5349},
year = {2008}
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评论
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/07-EJS137 the Electronic Journal of Statistics (http://www.i-journals.org/ejs/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)