流形学习
来源:互联网 发布:岳阳市淘宝运营招聘 编辑:程序博客网 时间:2024/05/18 01:11
经典流形学习:
1、MDS
2、ISOMAP
3、LLE
4、SpecturalEmbeding
6、SNE系列
MDS是在降维后保持样本之间的相对距离不变,ISOMAP对MDS进行改进,讲相对距离改成了测地线距离(机除了领域点之外,其他的之间距离都为无穷大,再通过最小路径求得这些距离无穷大的点间距离),LLE与ISOMAP思想类似,不过LLE绕了一个弯,它构建出高维空间中的领域点间线性模型,并保持在低维空间里这些点的线性模型不变。Speactural则是将高维空间中样本构建出一个特殊的核函数空间,保持这个核空间的谱在低维空间中不变。SNE系列的思想见上一篇文章,相对分布概率不变,并以KL散度作为损失函数。
LLE:
SPECTURAL:
实验一(S曲线):
实验二(球面数据):
实验三(手写数字):
将这几种方法得到的降维结果进行KMEANS聚类,与直接进行聚类比较可得如下,ARI为adjust rand score,SihouteScore为轮廓系数
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Method Method-time KMeans-time ARI SihouetteScore
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None 0.0 0.87 0.67 0.18
PCA 0.37 0.51 0.41 0.09
MDS 222.3 0.12 0.48 0.11
T-SNE 47.96 0.09 0.84 0.16
Isomap 5.56 0.41 0.57 0.09
LocalLinearEmbeding 2.84 0.12 0.58 0.09
SpectralEmbeding 6.22 0.29 0.49 0.11
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