背景技术目前，许多流形学习理论的相关方法已被成功应用于雷达目标识别领域，局部切空间排列(LTSA)是其中一种经典的流形学习方法，其是直接得到高维数据集的低维投影坐标，当有新的样本到来时，只有将新样本加入老的样本集，然后...
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...om豆丁网 ar Embedding，LLE）、拉普拉斯特征映射（Lapla- cian Eigenmaps），局部切空间排列（Local Tangent Space Alignment，LTSA），以及最近提出的Discriminative Locality Alignment [7] （DLA..
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局部切空间排列算法 LTSA ; Local Tangent Space Alignment
改进型局部切空间排列 ILTSA
局部切空间排列方法 LTSA ; Local Tangent Space Alignment
局部切空间排列(LTSA)算法是一种有效的流形学习方法，但该算法对孤立点的存在非常敏感。
As an effective manifold-learning method, the local tangent space alignment (LTSA) algorithm is sensitive to outliers.
研究局部切空间排列方法(LTSA)对离群点的敏感性，提出一种基于离群点检测的鲁棒局部切空间排列方法(RLTSA)。
The paper focuses on the sensitivity of local tangent space alignment (LTSA) to outliers, and presents a robust local tangent space alignment (RLTSA) based on outlier detection.
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