图拉普拉斯算子收敛性分析
机器学习
2011-01-31 v1
摘要
现有的分析图拉普拉斯算子渐近行为的方法通常假设一个具有光滑性假设的良好核函数。我们移除了光滑性假设，并将图拉普拉斯算子的分析推广到包括先前未研究的图，如kNN图。我们还引入了一个无核框架，用于一般性地分析具有收缩邻域的图构造，并将其应用于分析局部线性嵌入（LLE）。我们还描述了如何通过选择合适的图构造，为给定的极限拉普拉斯算子实现收敛谱和稀疏性等理想性质。
引用
@article{arxiv.1101.5435,
title = {An Analysis of the Convergence of Graph Laplacians},
author = {Daniel Ting and Ling Huang and Michael Jordan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1101.5435},
year = {2011}
}