基于局部线性嵌入的有监督学习方法

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提出了一种新的有监督学习方法，该方法用于将流形学习方法扩展到无监督学习中。其核心思想是：利用BP神经网络提取流形学习过程中的隐式映射，并在低维空间上构造分类器。在实际数据集上的测试结果验证了该方法的有效性与可行性。
作者：BAIYaohui 白耀辉
作者单位：SchoolofElectronics,JiangxiUniversityofFinanceandEconomics,Nanchang330013江西财经大学电子学院,南昌,330013
母体文献：第19届全国计算机新科技与计算机教育学术大会论文集
会议名称：第19届全国计算机新科技与计算机教育学术大会  
会议时间：2008年8月2日
会议地点：黄山
主办单位：全国高等学校计算机教育研究会,中国计算机学会
语种：chi
分类号：
关键词：数据处理系统  有监督学习  流形学习  神经网络  映射关系  部线性嵌入
在线出版日期：2013年5月28日
基金项目：
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2024-12-1 15:03 上传 基于局部线性嵌入的有监督学习方法.pdf

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