26年WP自动化 基于局部线性嵌入的数据降维和分类性能研究23.19-AI16.1全日(29813字).docx

WHKJ 大学本科毕业设计I摘 要 随着高维数据在机器学习和工程应用中的广泛出现，维数过高易导致计算复杂度增加、特征冗余和维度灾难等问题。数据降维能够在保留主要结构信息的同时降低特征维数，为分类任务提供有效特征表示。本文以局部线性嵌入（LLE）算法为研究对象，分析其降维效果及对分类性能的影响。 本文首先介绍了数据降维、分类性能评价和 LLE 算法的基本理论，并构建了 LLE与 K 近邻分类器（KNN）相结合的 LLE-KNN 分类模型。在实验部分，以主成分分析（PCA）作为对比算法，分别在多个合成数据集和分类数据集上进行降维可视化、噪声影响分析、局部 ...