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基于EEMD-Isomap算法矿井突水水源识别方法: 本发明提供基于EEMD‑Isomap算法矿井突水水源识别方法，属于煤矿安全领域。包括以下步骤：获得矿井水的拉曼光谱信息；对拉曼光谱信号进行降噪处理；将拉曼光谱信号划分为训练集和预测集；利用对训练集和预测集降维处理；将训练...; 周茗皓

基于矩阵分块Isomap算法的高光谱遥感影像特征提取方法: 本发明公开了一种基于矩阵分块Isomap算法的高光谱遥感影像特征提取方法，有效缩短了模型的训练时间，高效提取高光谱影像的特征，显著提高地物分类的精度。且分类精度较传统的Isomap算法相比，在遥感影像分类上有明显的优势。...; 杨琪

基于改进ISOMAP算法的手写数据非线性结构分析: 2021年; 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。; 郭爱心; 关键词：ISOMAP 降维

高维数据可视化--基于Isomap算法的平行坐标图构建: 随着大数据时代的到来，人类在生产和生活活动中所创造出的数据量以前所未有的速度一直增长。数据可视化技术将大量的数据转化为可供人们直接观测的图形，不仅让人能快速理解数据的表面信息，同时也能更加轻松的推演出数据表象之下所隐含的...; 赵欣蕊; 关键词：高维数据可视化分析 ISOMAP算法

基于Isomap算法布局的低维平行坐标图构建方法: 本发明属于可视化技术领域，具体涉及基于Isomap算法布局的低维平行坐标图构建方法。本发明通过对数据进行各维度间相关性计算，并依此进行布局，然后针对布局结果进行维度子集的划分，最后将维度子集进行顺序排列并构建平行坐标图。...; 牛奉高赵欣蕊

基于边界点的L-ISOMAP算法研究: 2020年; 针对基于地标点的等距特征映射(Isometric Feature Mapping with Landmark Points,L-ISOMAP)算法,随机选择地标点导致算法不稳定,本文提出了一种基于边界点的L-ISOMAP(Boundary Points-ased L-ISOMAP,BPL-ISOMAP)算法,利用带边流形的原理,寻找流形边界点作为地标点;通过对比试验,BPL-ISOMAP算法,降维效果更好,降维误差低,提高了数据的识别能力。; 刘祥李高明马鹏李林阳; 关键词：等距特征映射

基于Spark的并行ISOMAP算法被引量：2: 2019年; 为了实现大数据环境下非线性高维数据的降维,提出了基于Spark的并行ISOMAP算法.在该方法中,为了快速求解大规模矩阵的特征值和特征向量,设计并实现了基于Spark的并行块Davidson方法;同时,针对大规模矩阵计算和传输困难的问题,提出了基于RDD分区的行块式矩阵乘法策略,该策略把每个分区中的矩阵行转换成块矩阵,行块式矩阵可不受map算子对RDD逐条计算的限制,并可以利用Spark中的线性代数库参与矩阵级别的运算.实验结果表明,行块式矩阵乘法策略有效提高了矩阵运算的效率,并行块Davidson方法能够快速求解大规模矩阵特征值和特征向量,有效提高了并行ISOMAP算法的性能,表明并行ISOMAP算法可以适应大数据环境下的降维处理.; 石陆魁郭林林房子哲张军; 关键词：ISOMAP SPARK

基于矩阵分块Isomap算法的高光谱遥感影像特征提取方法: 本发明公开了一种基于矩阵分块Isomap算法的高光谱遥感影像特征提取方法，有效缩短了模型的训练时间，高效提取高光谱影像的特征，显著提高地物分类的精度。且分类精度较传统的Isomap算法相比，在遥感影像分类上有明显的优势。...; 杨琪

基于密度缩放因子的ISOMAP算法被引量：3: 2018年; 等度量映射(ISOMAP)算法是一种被广泛应用的非线性无监督降维算法,通过保持各个观测样本间的测地距离进行等距嵌入,从而实现高维空间向低维空间的坐标转换。但在实际应用中,观测数据无可避免地会存在噪声,由于测地距离的计算对噪声比较敏感,并且也没有考虑数据集的密度分布,导致ISOMAP算法降维后低维坐标表示存在几何变形。针对这一缺点,根据局部密度的思想,提出一种基于密度缩放因子的ISOMAP(Density Scaling Factor Based ISOMAP,D-ISOMAP)算法。在传统的ISOMAP算法框架下,首先,针对每个观测样本计算一个局部密度缩放因子;然后,在测地距离的计算过程中,将直接相邻的两个样本之间的测地距离除以这两个样本密度缩放因子的乘积;最后,通过最短路径算法求得改进后的距离矩阵,并对其进行降维处理。改进的测地距离在密度较大的区域被缩小,而在密度较小的区域被放大,这样可以减小噪声对降维效果的影响,提升可视化和聚类效果。人工数据集和UCI数据集上的实验结果表明,在数据集的可视化和聚类效果方面,D-ISOMAP算法较经典的无监督降维算法具有一定的优势。; 李香元蔡骋何进荣; 关键词：ISOMAP 流形学习噪声数据

基于ISOMAP算法的贝叶斯分类模型及应用: 贝叶斯具有较强的数学理论做支撑并且又有综合先验信息的优势, 且以此方法为基础所建立的分类模型具有可解释性、准确率高等优点而被广泛研究与应用[1]. 在我国经济体制转型的大背景下, 金融行业中的信贷业务如雨后春笋般发展起来...; 许义仿; 关键词：ISOMAP算法朴素贝叶斯

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