Manhattan-SNE算法：基于Manhattan距离的故障特征提取

"基于Manhattan距离与随机邻域嵌入的故障特征提取算法" 本文主要探讨了一种改进的随机邻域嵌入（SNE）算法，称为Manhattan-SNE，该算法针对传统SNE在处理高维数据时存在的问题进行优化。随机邻域嵌入是一种常用的非线性降维技术，它基于数据点之间的相似度来重构数据结构。然而，欧氏距离在高维空间中往往不能有效区分数据对象，因为它容易受到异常值的影响，而且在高维空间中相对距离的差异不大。 为了解决这个问题，作者提出了采用Manhattan距离（也称L1距离）来替代欧氏距离。Manhattan距离计算两个数据点在所有维度上的绝对差之和，它更能够体现高维数据对象之间的差异性，尤其是在某些维度上存在显著差异的情况下。在Manhattan-SNE算法中，利用Manhattan距离来衡量高维数据对象之间的相异度，然后构建低维空间中数据对象的相似度条件概率分布。 算法的目标是使高维空间和低维空间的分布形式尽可能一致，这通过最大化Kullback-Leibler（KL）散度来实现。KL散度是一种衡量两个概率分布之间差异的度量，它被用作优化目标，通过梯度下降法来寻找使得KL散度最小的低维嵌入。这个过程可以有效地保持数据点的邻域关系，同时降低数据的维度。 实验结果表明，Manhattan-SNE算法在故障特征提取任务上的平均分类正确率有显著提升，验证了该算法的有效性和实用性。故障特征提取在工业设备的故障诊断和预防维护中至关重要，通过对设备运行数据的特征提取，可以识别出潜在的故障模式，从而提前采取措施避免设备故障，减少生产损失。 Manhattan-SNE算法提供了一种改进的降维方法，特别适用于高维故障数据的分析。通过引入Manhattan距离，该方法能够更好地捕捉数据的局部结构，提高故障特征的可识别性。这对于机器学习和数据挖掘领域的故障诊断研究具有重要意义。