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搜索资源列表

  1. 2D-LDA，对人脸数据降维后识别

  2. LDA是一种线性降维方法，具有很好的聚类效果，该程序首先对识别人脸数据降维识别，并有详细的说明。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-24
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：zhangzhihua789

  1. 基于流形学习的数据降维

  2. 本文首先对目前典型的流形学习方法与核函数理论进行较为全面的分析， 并对 LE(LaplaceEigenmaPs)算法进行核化。此外，提出了一种PCA(PrinciPal ComponentAnalysiS)和 LLE(LoealLinearlyEmbedding)混合数据降维方法，并 在经典数据集和具有挑战性的数据集上取得了较好的降维效果。为了进一步说 明此算法的有效性，本文将此算法应用于手写字分类和人脸分类算法的预处理 过程中，得到了预期的效果。为了说明此算法的有效性，本文又进一步从理论 上

  3. 所属分类：专业指导

  1. 改进的LLE算法

  2. 对非线性高维数据降维算法--局部嵌入方法LLE的改进算法。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-06-03
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：dzl40246505

  1. 数据降维方法综述

  2. 文档从特征选择和特征变换方法两个方面，对现有数据降维方法进行了综述和比较。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-12-10
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u013107772

  1. 数据降维工具箱drtoolbox

  2. drttoolbox : Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction是Laurens van der Maaten数据降维的工具箱。 里面囊括了几乎所有的数据降维算法 从http://homepage.tudelft.nl/19j49/Matlab_Toolbox_for_Dimensionality_Reduction.html弄下来的，放在这希望对以后有帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-01-09
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：xiaoxixi1918

  1. PCA图像降维应用

  2. 压缩包包含一个Qt工程，利用Opencv2自带的PCA类对图像数据进行降维，并显示出样本图像和协方差矩阵特征图像。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-10-29
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u013752202

  1. [python] Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像源码

  2. 该资源主要参考我的博客： [python] Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像 http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50545937 包括输入文档txt，共1000行数据，每行都是分词完的文本。 本文主要讲述以下几点： 1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档 M个特征词)； 2.调用scikit-learn中的K-means进行文本聚类； 3.使用PAC进行

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-01-20
    • 文件大小：247kb
    • 提供者：eastmount

  1. kpca降维算法

  2. 本程序利用KPCA来对原始数据进行降维，里面有较为详细的注解，能够帮助大家理解，程序比较精简，是在前人的基础上进行的修改后的结果，运行绝对无错误。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-09-12
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：u014467408

  1. Graph Embedding and Nonlinear Dimensionality Reduction

  2. 图形嵌入和非线性降维，全文108页，内容清晰翔实，带标签，非常适合对数据降维、流形学习等感兴趣的朋友

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-06-13
    • 文件大小：42mb
    • 提供者：nwpuhtxy2010

  1. ELM algorithm

  2. 对数据降维，进一步精选数据，ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。内部附有两类样本数据可供使用。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-09
    • 文件大小：18mb
    • 提供者：weixin_42172276

  1. 基于数据降维的机器学习分类应用问题探讨

  2. 海量数据的涌现与数据维度的提升,让数据的噪声与冗余特征带来的负面影响呈现出了严重化的趋势。在降低数据维度的基础上,提升数据的分类精度是机器学习领域需面对的重要问题。本文主要从数据降维方法与机器学习分类方法的内容入手,对基于数据降维的机器学习分类应用问题进行分析。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-14
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_28339273

  1. 高维数据降维方法研究

  2. 本文介绍了MDS、Isomap等三种主要的高维数据降维方法,同时对这些降维方法的作用进行了探讨。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-06-16
    • 文件大小：306kb
    • 提供者：qq_28339273

  1. 高维数据降维的DCT变换

  2. DCT(离散余弦变换)变换是图像压缩中常用的方法之一。基于它的“能量聚集特性”和变换的保距特性,把它用作高维数据降维的预处理手段,主要作用有两个:(1)大幅度降低后续降维的处理维数,减少运算量;(2)降低噪声对数据结构的影响。文中的试验结果表明,对高维数据,尤其是超高维数据的降维加入DCT变换后不但降低了后续降维的计算复杂度,同时也纠正了由于噪声的影响造成的数据结构的破坏。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-06-16
    • 文件大小：490kb
    • 提供者：qq_28339273

  1. 一种新的高维数据降维方法

  2. 前言现实世界中存在着大量的复杂事物及现象,人们希望揭示隐藏在这些纷繁芜杂的表象下的事物和现象的客观规律。随着信息技术的发展,我们面对的数据越来越复杂,往往具有如下特点:(1)样本点数量巨大;(2)数据收集的频率越来越高;(3)数据内部存在结构化的特征;(4)指标变量众多。例如天气状况,用来描述气象特征的指标非常多,像温度,湿度,气压,风力,降雨量等等,对于每时每刻的天气状况,可以用多变量组成的向量数据细致的表示。大量出现的高维数据不仅提供了极其丰富、详细的信息,而且对数据分析中的变量选择、多元

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-06-16
    • 文件大小：498kb
    • 提供者：qq_28339273

  1. 高维数据降维算法综述_景明利.pdf

  2. 分类介绍了目前具有代表性的数据降维方法，重点阐述了一种新的数据降维方法 － 压缩感 知，在此基础上，分析了各种数据降维算法的优缺点，并对数据降维研究中存在的问题进行了剖析．

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-31
    • 文件大小：362kb
    • 提供者：wmkoyo

  1. 使用python实现多维数据降维操作

  2. 今天小编就为大家分享一篇使用python实现多维数据降维操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：weixin_38696090

  1. python数据预处理方式 :数据降维

  2. 今天小编就为大家分享一篇python数据预处理方式 :数据降维，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：74kb
    • 提供者：weixin_38659311

  1. python数据预处理方式 :数据降维

  2. 数据为何要降维 数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间、降低噪音变量信息对于模型结果的影响、便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间。因此，大多数情况下，当我们面临高维数据时，都需要对数据做降维处理。 数据降维有两种方式：特征选择，维度转换 特征选择 特征选择指根据一定的规则和经验，直接在原有的维度中挑选一部分参与到计算和建模过程，用选择的特征代替所有特征，不改变原有特征，也不产生新的特征值。 特征选择的降维方式好处是可以保留原有维度特征的基础上进行降维，既能满足后续数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：75kb
    • 提供者：weixin_38616330

  1. 基于类感知张量邻域图和面片对齐的高光谱数据降维

  2. 基于类感知张量邻域图和面片对齐的高光谱数据降维

  3. 所属分类：其它

  1.  基于图论的人脸图像数据降维方法综述

  2. 近几年基于图论的降维方法越来越得到人们的关注，本文针对人脸识别中的核心问题即对高维数据进行降维的目的，首先介绍了有关图论的基本概念，通过总结各种人脸图像降维的方法，将这些方法统一到图嵌入框架中。然后结合线性与非线性的角度分析了各种算法的优缺点，得出了非线性图嵌入算法在挖掘人脸图像中的非线性特征以及在数据降维方面均优于传统的方法。最后针对现有的构图方式所存在的问题对今后的研究与发展方向进行了讨论。

  3. 所属分类：其它

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