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construction d'un graphique joue un rôle clé sur des algorithmes basés sur le graphique de Laplace apprentissage. Cependant, les approches traditionnelles de construction de graphe de ε-voisinage et k-plus proche voisin besoin de prédéfinir le paramètre ε même voisin (ou k) pour tous les échantillons, qui souffre habituellement de la difficulté du choix des paramètres et généralement ne parviennent pas à se adapter efficacement structures intrinsèques des données. Pour atténuer ces limitations dans une certaine mesure, dans ce document, nous présentons une approche nouvelle et de construction de graphe selon l'échantillon, et nommez le graphique de sorte que l'échantillon construit dépendant Graphique (SG). Plus précisément, au lieu de prédéfinir le même paramètre de voisin pour tous les échantillons, le SG dépend échantillons en question afin de déterminer les voisins de chaque échantillon et des similitudes entre les paires d'échantillons. Par conséquent, non seulement il évite le coût élevé et caractère insoluble de sélection de paramètre de voisin mais peut aussi se adapter de manière plus Moncler Shop Geneve
efficace les structures intrinsèques de données. En outre, afin de montrer l'efficacité de la SG, nous l'appliquons à la réduction de la dimension basée sur le graphique intégration, et l'incorporer dans l'état de l'art-off-the-shelf localité préserver projection Moncler Homme Soldes
sans surveillance (LPP) pour développer la LPP selon l'échantillon (SLPP). SLPP hérite naturellement les mérites de SG et maintient les propriétés intéressantes de la LPP traditionnelle. Les expériences sur le jouet et de référence (UCI, la reconnaissance du visage, de la catégorie de l'objet et la reconnaissance manuscrite chiffres) ensembles de données montrent l'efficacité et la faisabilité de la SG et SLPP avec des résultats prometteurs.