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从一些具有代表性的经典流形学习方法的回顾来看,传统的流形学习主要处理来自单一流形的数据的降维问题.随着流形学习研究的不断深入,以多流形作为研究对象的流形学习问题逐步引起了研究者的注意.提出了一种基于线性耦合映射的流形对齐算法.算法克服非线性流形对齐算法不能够直接处理Out-of-samp le数据的问题.同时,与已有的线性流形对齐算法相比,该算法不需要假设流形间满足仿射变换关系,因而能够更加灵活地处理一些比较实际的流形对齐问题.