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Neural Processing Letters

A*-FastIsomap: An Improved Performance of Classical Isomap Based on A* Search Algorithm

  • 27.06.2022
Erschienen in:
Verfasst von
Tanzeel U. Rehman
Mahwish Yousaf
Li Jing
Erschienen in
Neural Processing Letters | Ausgabe 9/2023

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Abstract

Dieser Artikel stellt A * -FastIsomap vor, eine Methode, die den A * Suchalgorithmus nutzt, um die Leistung der klassischen Isomap zu verbessern. Die klassische Isomap, eine globale Methode zur nichtlinearen Dimensionalitätsreduktion (NLDR), steht bei der Berechnung der kürzesten Wegstrecke (SPD) für hochdimensionale Daten vor Rechenproblemen. A * -FastIsomap behebt diese Probleme, indem es den A * -Suchalgorithmus mit Double Buckets (ASBD) anstelle des Dijkstra-Algorithmus verwendet, was die Rechenzeit erheblich reduziert und die Genauigkeit verbessert. Die Methode wurde anhand von fünf hochdimensionalen Datensätzen ausgewertet und zeigte ihre Wirksamkeit und Effizienz im Vergleich zu klassischen Methoden. Der Artikel behandelt auch verwandte Arbeiten in der NLDR und bietet einen detaillierten Vergleich der Rechenzeitkomplexität verschiedener Methoden.
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Titel
A*-FastIsomap: An Improved Performance of Classical Isomap Based on A* Search Algorithm
Verfasst von
Tanzeel U. Rehman
Mahwish Yousaf
Li Jing
Publikationsdatum
27.06.2022
Verlag
Springer US
Erschienen in
Neural Processing Letters / Ausgabe 9/2023
Print ISSN: 1370-4621
Elektronische ISSN: 1573-773X
DOI
https://doi.org/10.1007/s11063-022-10941-3
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