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維數(shù)約簡(jiǎn)常用于避免高維數(shù)據(jù)，如圖像或文本中的維數(shù)災(zāi)問題。然而，傳統(tǒng)的線性方法，如主成分分析（ Principal Component Analysis，PCA）和獨(dú)立成分分析（ Independent Component Analysis，ICA），均假設(shè)數(shù)據(jù)由低維空間線性組成。當(dāng)數(shù)據(jù)具有非線性分布時(shí)，線性維數(shù)約簡(jiǎn)往往不能有效獲得其低維嵌入子空間。
非線性嵌入技術(shù)如等距映射（lsometric Mapping，Isomap）算法和局部線性嵌入（Locally Linear Embedding，LLE） 算法等能在數(shù)據(jù)非線性分布時(shí)有效地獲得其低維嵌入子空間，但該類算法的不足是：它們常常為所有數(shù)據(jù)構(gòu)造一個(gè)單獨(dú)低維子空間，由于不同類別的數(shù)據(jù)可能會(huì)在這個(gè)子空間中重疊，使得基于這些非線性嵌入算法的模型分類準(zhǔn)確率不高。
根據(jù)現(xiàn)有研究，為每個(gè)類別構(gòu)造一個(gè)對(duì)應(yīng)的子空間能有效解決數(shù)據(jù)重疊問題，從而提升模型的分類準(zhǔn)確率。因此，本文提出基于非線性嵌入的自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ GSCD Nonlinear Auto-associative Modeling，GNAM）學(xué)習(xí)樣本每一類對(duì)應(yīng)的子空間的方法，并結(jié)合集成學(xué)習(xí)方法．從而實(shí)現(xiàn)更有效的分類。
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