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A.辛格。

从图到流形Laplacian：收敛速度。 （英语） Zbl 1095.68102号

申请。计算。哈蒙。分析。 21，第1期，128-134（2006）.
小结：离散图Laplacian在样本大小限制（N\rightarrow\infty）下收敛到连续流形Laplacia，而核带宽（varepsilon\rightArrow0）是基于Laplacial的算法在机器学习中取得成功的理由，例如降维，半监督学习和谱聚类。本文改进了最近通过以下方法获得的方差项的收敛速度M.Hein，J.-Y.奥迪伯特和卢克斯堡大学[“从图到流形——图Laplacians的弱和强点态一致性”，Lect.Notes Compute.Sci.3559470-485（2005；Zbl 1095.68097号)]，改进偏差项误差，并找到确定给定参数（N）的最佳准则。

引用于103文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
05元50分 图和线性代数（矩阵、特征值等）

关键词：

机器学习

引文：

Zbl 1095.68097号

软件：

国际分帐
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Singer}，应用程序。计算。哈蒙。分析。21，第1号，128--134（2006；Zbl 1095.68102）
全文： DOI程序

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