Isomap与LLE在降维方面的优劣分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 降维问题的研究背景和研究意义 | 第7-9页 |
| 1.2 相关概念介绍 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.4 本文工作及章节安排 | 第14-15页 |
| 2 流形学习降维方法简介 | 第15-21页 |
| 2.1 Isomap方法 | 第15-17页 |
| 2.2 LLE方法 | 第17-20页 |
| 2.3 流形学习降维算法中面临的问题 | 第20页 |
| 2.4 小结 | 第20-21页 |
| 3 人工数据的降维评测 | 第21-29页 |
| 3.1 模拟数据介绍 | 第22-23页 |
| 3.1.1 无底锥面数据 | 第22页 |
| 3.1.2 S型曲面数据 | 第22-23页 |
| 3.2 人工数据的降维表示 | 第23-29页 |
| 3.2.1 无底锥面 | 第23-27页 |
| 3.2.2 S型曲面 | 第27-29页 |
| 3.3 小结 | 第29页 |
| 4 图像高维数据降维评测 | 第29-39页 |
| 4.1 人脸图像数据 | 第29-33页 |
| 4.1.1 Isomap降维 | 第30-31页 |
| 4.1.2 LLE降维 | 第31-33页 |
| 4.2 手写数字图像数据 | 第33-35页 |
| 4.2.1 Isomap降维 | 第33-34页 |
| 4.2.2 LLE降维 | 第34-35页 |
| 4.3 物体图像数据 | 第35-39页 |
| 4.3.1 Isomap降维 | 第36-38页 |
| 4.3.2 LLE降维 | 第38-39页 |
| 5 Isomap与LLE对比分析 | 第39-40页 |
| 6 总结展望与问题分析 | 第40-42页 |
| 6.1 总结 | 第40-41页 |
| 6.2 展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
