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基于随机矩阵变换和贪婪算法的快速PCA算法

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基于随机矩阵变换和贪婪算法的快速PCA算法
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-19页
  1.1 研究背景第8-9页
  1.2 本文的组织结构第9页
  1.3 流形学习的研究现状第9-12页
  1.4 流形和流形学习第12-16页
    1.4.1 流形第12-15页
    1.4.2 流形学习第15-16页
  1.5 流形学习的应用第16-18页
  1.6 本文的主要研究内容第18-19页
2 流形学习方法简介第19-30页
  2.1 等距映射(ISOMAP)第19-20页
  2.2 ISOMAP实验及分析第20-22页
  2.3 局部线性嵌入(LLE)第22-25页
  2.4 LLE实验及分析第25-28页
  2.5 快速各向异性变换降维算法(FAT)第28-30页
3 基于随机矩阵变换和贪婪算法的快速PCA算法研究第30-46页
  3.1 引言第30-31页
  3.2 基于随机矩阵变换的PCA快速算法第31-33页
    3.2.1 主成分分析(PCA)第31页
    3.2.2 PCA的基本原理如下第31-32页
    3.2.3 主成分分析的实现步骤第32-33页
  3.3 随机矩阵和随机映射第33-34页
  3.4 实验结果与分析第34-37页
  3.5 快速PCA与标准PCA在人工流形上的应用第37-40页
    3.5.1 S-curve第37-38页
    3.5.2 Swiss-roll第38页
    3.5.3 Punched sphere第38-39页
    3.5.4 3D-cluster第39-40页
  3.6 基于“贪婪算法”的快速PCA算法第40-41页
  3.7 实验结果与分析第41-43页
  3.8 “贪婪算法”的快速PCA在各种流形上的应用第43-46页
4 结论第46-48页
  4.1 研究工作总结第46页
  4.2 研究工作展望第46-48页
参考文献第48-52页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第52-53页
致谢第53页

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