【摘要】：流形學(xué)習(xí)是為了尋找高維空間中觀測數(shù)據(jù)的低維嵌入.作為一種有效的非線性維數(shù)約減方法,流形學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、模式識別等機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域.然而,對于樣本外點學(xué)習(xí)、增量學(xué)習(xí)和在線學(xué)習(xí)等流形學(xué)習(xí)方法,面對流式大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)算法時間效率較低.為此提出了一種新的基于增量切空間的自適應(yīng)流式大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)算法(self-adaptive streaming big data learning algorithm based on incremental tangent space alignment,SLITSA),該算法采用增量PCA的思想,增量地構(gòu)造子空間,能在線或增量地檢測數(shù)據(jù)流中的內(nèi)在低維流形結(jié)構(gòu),在迭代過程中構(gòu)建新的切空間進行調(diào)準,保證了算法的收斂性并降低了重構(gòu)誤差.通過人工數(shù)據(jù)集以及真實數(shù)據(jù)集上的實驗表明:該算法分類精度和時間效率優(yōu)于其他學(xué)習(xí)算法,可推廣到在線或流式大數(shù)據(jù)的應(yīng)用當中.
[Abstract]:Manifold learning is to find low dimensional embedding of observation data in high dimensional space. As an effective nonlinear dimension reduction method, manifold learning is widely used in data mining, pattern recognition and other machine learning fields. However, for manifold learning methods such as sample outer point learning, incremental learning and online learning, the time efficiency of flow big data learning algorithm is low. In this paper, a new adaptive flow big data learning algorithm (self-adaptive streaming big data learning algorithm based on incremental tangent space alignment,SLITSA) based on incremental tangent space is proposed. The algorithm uses the idea of incremental PCA to construct subspace incrementally. The intrinsic low-dimensional manifold structure in the data stream can be detected on-line or incrementally, and a new tangent space is constructed during the iteration process, which ensures the convergence of the algorithm and reduces the reconstruction error. Experiments on artificial data sets and real data sets show that the classification accuracy and time efficiency of the proposed algorithm are superior to those of other learning algorithms and can be extended to the online or streaming big data applications.
【作者單位】： 南京師范大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(41471371,61702270) 江蘇省高校自然科學(xué)基金項目(15KJB520022)~~
【分類號】：TP181

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本文編號：2209669