基于改进ISOMAP算法的手写数据非线性结构分析

郭爱心

doi:10.15966/j.cnki.dnydx.2021.10.001

电脑与电信 >

2021 , Vol. 0 >Issue 10: 1 - 4

DOI: https://doi.org/10.15966/j.cnki.dnydx.2021.10.001

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基于改进ISOMAP算法的手写数据非线性结构分析

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山西师范大学物理与信息工程学院

郭爱心(1991-) ，女，山西吕梁人，硕士，助教，研究方向为深度学习、智能算法。

网络出版日期: 2021-10-01

基金资助

国家自然科学基金，项目编号：62004119。

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Nonlinear Structure Analysis of Handwritten Data Based on Improved ISOMAP Algorithm

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Shanxi Normal University

Online published: 2021-10-01

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摘要

手写数据的非线性结构分析对于手写数据识别和手写签名认证具有重要意义。然而，手写数据通常具有较高维

度，需要进行非线性降维处理。提出了一种改进的ISOMAP 算法，提高了ISOMAP 算法的效率，并将其应用于手写数据的非

线性结构分析。实验结果表明，本算法具有较高的效率和准确性，手写数据具有潜藏的本征维度和非线性结构。

关键词：

ISOMAP

; 地标点; 降维; 非线性结构分析; 手写数据

本文引用格式

郭爱心 .

基于改进ISOMAP算法的手写数据非线性结构分析

[J]. 电脑与电信, 2021 , 0(10) : 1 -4 . DOI: 10.15966/j.cnki.dnydx.2021.10.001

Abstract

Nonlinear structure analysis of handwritten data is important for handwritten data recognition and signature authentication.

However, handwritten data usually has high dimension and dimension reduction processing is required. In this paper, an improved

ISOMAP algorithm is proposed, improving the efficiency of ISOMAP algorithm. It is applied to the nonlinear structure analysis of

handwritten data. The experimental results show that the proposed algorithm has high efficiency and accuracy, and the handwritten data has latent intrinsic dimension and nonlinear structure.

Key words：

ISOMAP

; landmark; dimension reduction; nonlinear structure analysis; handwritten data

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