一种基于重构误差的局部线性嵌入算法

摘要

本发明提出了一种基于重构误差的局部线性嵌入算法，可以在一定程度上解决解决传统的局部线性嵌入算法在面对局部曲率过大的数据不能准确地进行降维的问题，取得更加好的降维效果。本发明在对数据流形划分局部之后，首先计算出每一个局部上邻域点对中心点的拟合关系并且求得邻域点拟合中心点的重构误差，再根据重构误差的大小和各邻域点与中心点的距离的关系构建出调整矩阵，对原拟合关系进行调整，得到新的重构权重，在降维过程中保持新的重构权重不变得到原数据的低维结果。本发明在原理上可以保留局部线性嵌入有效的结果而仅仅对结果欠佳的局部进行调整，因此可以在大部分情况比原本的局部线性嵌入算法有更好的效果。