Machine learning

Lokalno linearno ugrađivanje (LLE)

Lokalno linearno ugrađivanje (LLE), koje su uveli Sam Roweis i Lawrence Saul 2000. godine, je metoda učenja mnogostrukosti za nelinearnu redukciju dimenzionalnosti. Pretpostavlja se da, iako se podaci mogu kriviti kroz prostor visoke dimenzionalnosti, svaka tačka i njeni susedi leže približno na ravnoj površini. LLE hvata svaku tačku kao ponderisanu kombinaciju njenih suseda, a zatim pronalazi raspored niske dimenzionalnosti koji čuva iste lokalne odnose, razvijajući zakrivljenu strukturu u vernu mapu niske dimenzionalnosti.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte celu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.

Prijavite se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Izvori

  1. 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

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 2). Locally Linear Embedding (LLE). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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

Citirana u

ScholarGateLocally Linear Embedding (Locally Linear Embedding (LLE)). Preuzeto 2026-06-15 sa https://scholargate.app/sr/machine-learning/locally-linear-embedding · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026