Lokaalselt lineaarne sissekandumine (LLE)
Lokaalselt lineaarne sissekandumine, mille võtsid kasutusele Sam Roweis ja Lawrence Saul aastal 2000, on manill-õppimise meetod mittelineaarse dimensiooni vähendamiseks. See eeldab, et kuigi andmed võivad kõverduda läbi kõrgedimensionaalse ruumi, paikneb iga punkt ja selle naabrid ligikaudu tasasel plaasteril. LLE püüab iga punkti kinni naabrite kaalutud kombinatsioonina ja leiab seejärel madaldimensioonilise paigutuse, mis säilitab samad kohalikud suhted, lahti rullides kõver struktuur lojaalseks madaldimensiooniliseks kaardiks.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Roweis, S. T., & Saul, L. K. (2000). Nonlinear dimensionality reduction by locally linear embedding. Science, 290(5500), 2323–2326. DOI: 10.1126/science.290.5500.2323 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 2). Locally Linear Embedding (LLE). ScholarGate. https://scholargate.app/et/machine-learning/locally-linear-embedding
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
Compare side by side →Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →