کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6941042 | 870147 | 2016 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Local linear Laplacian eigenmaps: A direct extension of LLE
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The local linear embedding (LLE) and Laplacian eigenmaps are two of the most popular manifold learning approaches since they can perform much faster than the other approaches. However, the LLE is sensitive to local structure and noises and the Laplacian eigenmaps, though more robust, cannot model and retain local linear structures. In this paper, a direct extension of LLE, called local linear Laplacian eigenmaps (LLLE), is proposed. Unlike the LLE, LLLE finds multiple local linear structures. Unlike the Laplacian eigenmaps, the LLLE uses P artificial neighbors to construct the adjacency graph for reconstruction. The LLLE is as efficient as the LLE and Laplacian eigenmaps. The experimental results indicate that it can model the local linear structures and is robust.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 75, 1 May 2016, Pages 30-35
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 75, 1 May 2016, Pages 30-35
نویسندگان
Feng Liu, Weijie Zhang, Suicheng Gu,