论文研究基于可信赖性和连续性的流形降维效果评价方法.pdf

针对采用主观分析法对基于流形学习的非线性降维效果进行评价存在主观性强，缺乏必要的量化计算进行指导问题，提出利用可信赖性和连续性两个指标对流形降维效果进行量化评价。其中，可信赖性用于衡量流形降维可视化效果图的可信度，连续性则旨在分析原邻域的保持性。对常用的基于流形学习的非线性降维方法进行分类和对比研究，并在经典数据集Swissroll、Swisshole、Twopeaks、Helix和Puncturedsphere上利用可信赖性和连续性指标进行实验和对比分析，实验结果验证了该方法的有效性。