我了解LLE算法背后的基本原理包括三个步骤。
- 通过某种度量(例如k-nn)找到每个数据点的邻域。
- 找到每个邻居的权重,这些权重表示邻居对数据点的影响。
- 根据计算出的权重构造数据的低维嵌入。
但是,在我阅读的所有课本和在线资源中,步骤2和步骤3的数学解释令人困惑。我无法解释为什么使用这些公式。
在实践中如何执行这些步骤?有没有任何直观的方式来解释所使用的数学公式?
我了解LLE算法背后的基本原理包括三个步骤。
但是,在我阅读的所有课本和在线资源中,步骤2和步骤3的数学解释令人困惑。我无法解释为什么使用这些公式。
在实践中如何执行这些步骤?有没有任何直观的方式来解释所使用的数学公式?
Answers:
局部线性嵌入(LLE)消除了估计远处对象之间距离的需要,并通过局部线性拟合恢复了全局非线性结构。LLE是有利的,因为它不涉及诸如学习率或收敛标准之类的参数。LLE还可以通过的固有维数很好地缩放。LLE的目标函数为
权重矩阵元件为对象和被如果设置为零