一种面向图像分类的流形学习降维算法

摘要

数据挖掘中的流形学习降维算法可以应用于图像分类等领域.提出一种面向图像分类的流形学习降维算法Mod-LLE(Modified Locally Linear Embedding).该算法是针对高维数据的局部线性嵌入降维算法的改进,其整合了图像识别信息来更好地改善优化效果,达到在处理过程中保证原始数据固有的拓扑组成结构.以标准数据集作为案例进行测试.图像分类功能测试与降维性能测试结果表明:该算法对于人脸图像的分类精度比较高,降维性能良好.