로컬 접선 공간 정렬
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국소 접선 공간 정렬(LTSA)[1]은 다지관 학습을 위한 방법으로, 고차원 데이터에서 저차원 좌표에 비선형 내장하는 것을 효율적으로 학습할 수 있으며, 내장 좌표에서 고차원 좌표를 재구성할 수도 있다.다지관을 올바르게 펼치면 다지관에 닿는 모든 접선 하이퍼플레인이 정렬된다는 직관에 기초한다.그것은 모든 점에서 가장 가까운 이웃들을 계산하는 것으로 시작된다.그것은 각 지역 동네의 d-first 주요 요소들을 계산하여 모든 지점의 접선 공간을 계산한다.그런 다음 접선 공간을 정렬하는 임베딩을 찾도록 최적화하지만 데이터 샘플이 전달하는 라벨 정보를 무시하기 때문에 직접 분류에 사용할 수 없다.
참조
- ^ Zhang, Zhenyue; Hongyuan Zha (2004). "Principal Manifolds and Nonlinear Dimension Reduction via Local Tangent Space Alignment". SIAM Journal on Scientific Computing. 26 (1): 313–338. CiteSeerX 10.1.1.211.9957. doi:10.1137/s1064827502419154.
추가 읽기
- Ma, L.; Crawford, M. M.; Tian, J. W. (2010). "Generalised supervised local tangent space alignment for hyperspectral image classification". Electronics Letters. 46 (7): 497. doi:10.1049/el.2010.2613.
