《表5 算法的时间复杂度：基于局部边缘判别投影的机械故障诊断方法》

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《基于局部边缘判别投影的机械故障诊断方法》

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一般降维算法的复杂度O主要由样本个数M、原始维数Q、目标维数d以及近邻值k等因素决定[13]。所提出算法中的复杂度由3部分组成，建立近邻图需要O（QM log M），计算邻接权矩阵需要O(M2），对M×M矩阵进行特征分析，所需要的时间复杂度为O(p M2）(p为稀疏矩阵中非零元素与零元素比率）。4种算法的时间复杂度如表5所示。可见，由于LMDP算法需要对局部特征进行提取，局部特征提取时同时考虑到邻域样本的相似性和邻域类别的差异性，计算量有所增加，但相差甚微，相对于提高识别精度，此计算代价是可接受的。