Lokálne lineárne vloženie (LLE)
Lokálne lineárne vloženie, predstavené Samom Roweisom a Lawrencom Saulom v roku 2000, je metóda učenia sa z variet (manifold learning) pre nelineárnu redukciu dimenzionality. Predpokladá, že hoci sa dáta môžu v priestore vysokej dimenzionality zakrivovať, každý bod a jeho susedia sa nachádzajú približne na rovnej ploche. LLE zachytáva každý bod ako váženú kombináciu jeho susedov a potom nachádza nízkorozmerné usporiadanie, ktoré zachováva tie isté lokálne vzťahy, čím rozvinie zakrivenú štruktúru do verného nízkorozmerného obrazu.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 2). Locally Linear Embedding (LLE). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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 →Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →