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      Mercer Kernel Isomap = Mercer Kernel Isomap

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      Isomap [1] is a manifold learning algorithm, which extends classical multidimensional scaling (MDS) by considering approximate geodesic distance instead of Euclidean distance. The approximate geodesic distance matrix can be interpreted as a kernel matrix, which implies that Isomap can be solved by a kernel eigenvalue problem. However, the geodesic distance kernel matrix is not guaranteed to be positive semidefinite. In this paper we employ a constant-adding method, which leads to the Mercer kernel-based Isomap algorithm. Numerical experimental results with noisy "Swiss roll" data, confirm the validity and high performance of our kernel Isomap algorithm.
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      Isomap [1] is a manifold learning algorithm, which extends classical multidimensional scaling (MDS) by considering approximate geodesic distance instead of Euclidean distance. The approximate geodesic distance matrix can be interpreted as a kernel mat...

      Isomap [1] is a manifold learning algorithm, which extends classical multidimensional scaling (MDS) by considering approximate geodesic distance instead of Euclidean distance. The approximate geodesic distance matrix can be interpreted as a kernel matrix, which implies that Isomap can be solved by a kernel eigenvalue problem. However, the geodesic distance kernel matrix is not guaranteed to be positive semidefinite. In this paper we employ a constant-adding method, which leads to the Mercer kernel-based Isomap algorithm. Numerical experimental results with noisy "Swiss roll" data, confirm the validity and high performance of our kernel Isomap algorithm.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • 1. Introduction
      • 2. Kernel Isomap
      • 3. Numerical Experiments
      • 4. Conclusion
      • 요약
      • 1. Introduction
      • 2. Kernel Isomap
      • 3. Numerical Experiments
      • 4. Conclusion
      • Acknowledgment
      • References
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