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  1. 流形学习中非线性维数约简方法概述--计算机应用研究200711.pdf

  2. 关于manifold方面的论文 和大家分享

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-30
    • 文件大小：473088
    • 提供者：hanfangfang

  1. 流形学习技术自学材料（全包括）

  2. 【流行学习简介】：假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形，流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现维数约简或者数据可视化。它是从观测到的现象中去寻找事物的本质，找到产生数据的内在规律。流形学习方法是模式识别中的基本方法，分为线性流形学习算法和非线性流形学习算法，线性方法就是传统的方法如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），非线行流形学习算法包括等距映射（Isomap），拉普拉斯特征映射（LE）等。 【文件包括】：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-14
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：huxiaoyuan

  1. 流形学习问题manifold study

  2. 线性维数约简方法 流形和维数约简. 流形学习的一些数学基础. 几种流形学习算法简介：LLE, Isomap, Laplacian Eigenmap. 流形学习问题的简单探讨.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-29
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：moxibingdao

  1. 关于流形学习问题的探讨

  2. 流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现维数约简或者数据可视化。它是从观测到的现象中去寻找事物的本质。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-06-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：xiaohb2007031

  1. 流形学习概述

  2. 流形学习是一种新的非监督学习方法,近年来引起越来越多机器学习和认知科学工作者的重视. 为了加深对流形学习的认识和理解,该文由流形学习的拓扑学概念入手,追溯它的发展过程. 在明确流形学习的不同表示方法后,针对几种主要的流形算法,分析它们各自的优势和不足,然后分别引用Isomap和LLE的应用示例.结果表明,流形学习较之于传统的线性降维方法,能够有效地发现非线性高维数据的本质维数,利于进行维数约简和数据分析.最后对流形学习未来的研究方向做出展望,以期进一步拓展流形学习的应用领域

  3. 所属分类：其它

  1. SAX数据挖掘特征提取

  2. SAX数据挖掘特征提取，SAX是一种先将原始数据维数约简，然后再用字母表示的一种表示方法。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-10-14
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：a876576

  1. Modern Multivariate Statistical Techniques

  2. 假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形，流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现维数约简或者数据可视化。它是从观测到的现象中去寻找事物的本质，找到产生数据的内在规律。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-10-14
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：bxjgbll

  1. 模式识别维数约简

  2. 模式识别技术中的难点理解。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-03-10
    • 文件大小：688128
    • 提供者：baolingli1125

  1. 局部约束图优化用于维数约简

  2. Recently, graph-based dimensionality reduction methods have attracted much attention due to their widely applications in many practical tasks such as image classification and data clustering.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-14
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：yemao523

  1. 一种鉴别稀疏局部保持投影的人脸识别算法

  2. 为解决鉴别稀疏邻域保持嵌入(DSNPE)算法中类间离散度构造复杂的问题,提出了一个新的维数约简算法即鉴别稀疏局部保持投影的人脸识别算法(DSLPP)。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2017-12-18
    • 文件大小：313344
    • 提供者：hello_pei

  1. Isomap程序代码

  2. 2000年science上发表的isomap算法的matlab code,主要用于非线性维数约简。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-02-23
    • 文件大小：30720
    • 提供者：ketsv

  1. 基于流行学习的雷达辐射源识别技术

  2. 雷达辐射源识别是现代信息化电子战中侦察部 雷达辐射源识别是现代信息化电子战中侦察部 雷达辐射源识别是现代信息化电子战中侦察部 雷达辐射源识别是现代信息化电子战中侦察部 雷达辐射源识别是现代信息化电子战中侦察部 雷达辐射源识别是现代信息化电子战中侦察部 雷达辐射源识别是现代信息化电子战中侦察部 雷达辐射源识别是现代信息化电子战中侦察部 雷达辐射源识别是现代信息化电子战中侦察部 雷达辐射源识别是现代信息化电子战中侦察部 雷达辐射源识别是现代信息化电子战中侦察部 雷达辐射源识别是现代信息化电子战中侦察

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-12-08
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_43363108

  1. Algorithm-mathtoolbox.zip

  2. Algorithm-mathtoolbox.zip,用Eigen编写的C （11）中的数学工具（插值、维数约简、优化等）,算法是为计算机程序高效、彻底地完成任务而创建的一组详细的准则。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-17
    • 文件大小：1031168
    • 提供者：weixin_38744375

  1. 基于监督局部保持映射算法的井下人员定位技术

  2. 针对人脸、指纹和手写签名等人员身份鉴定方法不能很好地满足煤矿井下人员管理系统需要的现状,基于局部保持映射(LPP)算法,提出一种监督LPP算法(SLPP),并应用于煤矿井下人员步态识别中。利用该方法对步态数据进行映射,得到步态数据在低维空间中的表示方法,再利用最近邻分类器对低维步态数据进行识别。在2个步态数据库中进行一系列步态识别试验,并与经典维数约简算法LDA、监督流形学习算法DLPP、判别映射嵌入(DPE)流形学习算法以及其他步态识别方法分别进行比较。试验结果表明,在同等试验条件下,SLPP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：548864
    • 提供者：weixin_38642369

  1. Feynman积分的函数约简

  2. 提出了一种根据几个运动学变量和质量将费因曼积分减少为变量较少的积分的方法。 该方法基于作者提出的功能方程的迭代应用。 详细介绍了使用无质量内部传播子将一环标量三角形和盒形积分简化为更简单的积分。 取决于三个变量的三角形积分表示为取决于两个变量的三个积分的总和。 通过求解这些积分的维数递归关系，推导了有关2 F 1高斯超几何函数和对数函数的解析表达式。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-05
    • 文件大小：598016
    • 提供者：weixin_38583278

  1. matlab开发-图形化集群和数据可视化算法

  2. matlab开发-图形化集群和数据可视化算法。结合基于图的拓扑表示和维数约简方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38744153

  1. 粗糙集属性约简在文本分类中的性能研究

  2. 在文本分类中，特征空间维数可以达到数万维。使用信息度量的方法，如文档频率、信息增益、互信息等，对特征进行选择后的维数通常还是很大，降低阈值或减小最小特征数可能会降低分类效果。针对这个问题，提出基于粗糙集的二次属性约简。实验表明，该方法在有效降低特征维数的同时保证了分类效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：468992
    • 提供者：weixin_38556668

  1. 基于半监督典型相关分析的多视图维数约简

  2. 为了有效地在半监督多视图情景下进行维数约简，提出了使用非负低秩图进行标签传播的半监督典型相关分析方法。非负低秩图捕获的全局线性近邻可以利用直接邻居和间接可达邻居的信息维持全局簇结构，同时，低秩的性质可以保持图的压缩表示。当无标签样本通过标签传播算法获得估计的标签信息后，在每个视图上构建软标签矩阵和概率类内散度矩阵。然后，通过最大化不同视图同类样本间相关性的同时最小化每个视图低维特征空间类内变化来提升特征鉴.别能力。实验结果表明所提方法比已有相关方法能够取得更好的识别性能且更鲁棒，是有效的多视图维

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：465920
    • 提供者：weixin_38500944

  1. 旋转不变维数约简算法

  2. 旋转不变维数约简算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38667408

  1. 基于谱维约简的密度自适应亲和力传播聚类算法

  2. 作为一种新颖的聚类方法，相似性传播（AP）聚类可以通过在数据点之间传递消息来识别高质量的聚类中心。 但是它的最终簇数受用户定义的自信心参数影响。 当由于先验知识而针对给定数量的集群时，必须启动AP多次，直到找到合适的自信心设置为止。 K-AP算法克服了这一缺点通过在消息传递过程中引入约束来利用K簇的即时结果。 K-AP聚类的关键是构建合适的相似度矩阵，该矩阵可以真实反映数据集的内在结构。 本文设计了一种密度自适应相似度量，以更合理地描述数据点之间的关系。 同时，为了解决K-AP算法在高维数据集中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：743424
    • 提供者：weixin_38507923
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