摘要：流形学习是机器学习与数据挖掘领域的一个重要研究方向。其经典算法总是假设高维数据批量存在于单一流形,且不能有效处理增量式出现的高维多流形数据。针对等维独立多流形提出一种增量学习算法IMM-ISOMAP。首先在对新样本增量地更新动态邻域时,仅修改关键路径,避免重新计算全部邻域关系,以提高算法整体效率。然后通过扩展切空间的方法将新样本依次划分到各子流形,实现新样本的增量式分类算法。最后对各子流形计算低维嵌入并进行合并。实验结果表明,该算法可以有效地应用于人造多流形数据和实际得多流形图像数据。

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