一种基于邻域关系的高维数据快速降维方法以及系统
公开
摘要
本发明公开了一种基于邻域关系的高维数据快速降维方法以及系统，本发明首先通过探索数据点与其邻居的邻居之间的相似性以构建高维空间中数据点的近似邻域结构，避免了成对数据点之间的相似度计算，在提高计算效率的同时获得尽可能高的准确性；然后对由邻居探索而获得的数据点的邻域进行随机采样，快速生成数据点的上下文序列，进一步加快计算效率；最后利用只含一层隐含层的词向量模型Skip‑gram的高效性，学习高维数值矩阵在低维空间的嵌入表示，从而实现降维处理。本发明可处理通用的数值型矩阵，不局限于原始数据类型，并且计算速度高于同类型的Vec2vec方法，计算准确率优于当前最先进的UMAP方法。
基本信息
专利标题 ：
一种基于邻域关系的高维数据快速降维方法以及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595741A
申请号 ：
CN202210051047.5
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-01-17
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
任小丽宋君强任开军李小勇邓科峰汪祥
申请人 ：
中国人民解放军国防科技大学
申请人地址 ：
湖南省长沙市开福区德雅路109号
代理机构 ：
广州嘉权专利商标事务所有限公司
代理人 ：
王本晋
优先权 ：
CN202210051047.5
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/02 G06F16/28
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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