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搜索资源列表

  1. 降维技术matlab工具箱

  2. 本matlab工具箱包含目前大多数的降维技术，包括PCA，LDA，MDS，ProbPCA，Isomap，LLE，Laplacian，KernelPCA，KernelLDA，CCA，MCML，LPP。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：ght1102

  1. 主坐标分析

  2. 主坐标 数据挖掘 降维技术，是数据挖掘降维中的一种关键技术

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-27
    • 文件大小：19456
    • 提供者：i_like_these

  1. matlab降维工具箱

  2. 该工具箱包含目前大多数的降维技术，包括PCA，LDA，KernelPCA，LPP，MDS，ProbPCA，Isomap，LLE，Laplacian，KernelLDA，CCA，MCML。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-09-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：tybldqy

  1. Face recognition Using Laplacianfaces

  2. 英文原文 是降维技术中具有代表性的一篇专业文献，。望采纳

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-03-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：jing289639308

  1. matlab编写的 32个降维程序

  2. 这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhough GUI。有以下技术可用：   - 主成分分析（'PCA'）   - 线性判别分析（'LDA'）   - 多维缩放（'MDS'）   - 概率PCA（'ProbPCA'）   - 因素分析（'因子分析'）   - Sammon映射（'Sammon'）   - Isomap（'Isomap'）   - Landmark Isomap（'LandmarkIsomap'）   - 局部线

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-02-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_15025373

  1. PCA降维技术

  2. 利用PCA技术实现对数据的降维技术 将194*39维降到194*12维 亲测可用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-01-25
    • 文件大小：154624
    • 提供者：u010043980

  1. 降维攻击：未来互联网商业的三体法则

  2. 很多企业家都会思考一个问题：为什么一些拥有强大的研发能力、较高的品牌知名度、一定的市场规模和悠久历史的企业会马失前蹄，在与后来者的竞争中败下阵来？这些企业在遭遇技术变革和市场变化时，往往会同时遭到竞争对手有预谋的“攻击”。它们输掉竞争一定是有缘由的。或许顾客的口味是一个不错的理由，但又是什么让顾客无情地收回了他们的青睐呢？ 高德. 降维攻击：未来互联网商业的三体法则 (Kindle位置57). Kindle 版本.

  3. 所属分类：企业管理

    • 发布日期：2018-09-07
    • 文件大小：408576
    • 提供者：guirenwang

  1. 在三环近似中，针对具有N f种风味的N = 1 SQED的NSVZ方案，通过降维将其归一化

  2. 在三环级别，我们分析了如何通过降维将N = 1 SQED的NSVZ关系显示出来。 这是通过类似于一种方法的方法完成的，该方法先前用于由高阶导数进行正则化的理论。 在维技术中，回路积分不能写为双全导数的积分。 但是，类似的结构也可以按照所考虑的近似值编写，并以此为起点。 然后我们证明，与高导数正则化不同，NSVZ关系对于根据裸耦合常数定义的重归一化群函数无效。 但是，对于根据重归一化的耦合常数定义的重归一化组函数，可以给边界以三环顺序给出NSVZ方案的重归一化常数。 它们类似于定义通过较高导数正则

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-28
    • 文件大小：317440
    • 提供者：weixin_38703626

  1. 三环MSSM希格斯玻色子质量预测和降维正则化

  2. 对三个环对MSSM希格斯玻色子质量的贡献的评估被认为是由强规范耦合和顶部或底部Yukawa耦合增强的阶数，即O（αt，bαs2，αt，b2αs，αt，b3阶数） 。 我们证明了通过降维进行正则化可以将超对称性保留在所需的水平上。 因此，通过乘法重归一化生成反条件是正确的。 从技术上讲，我们将先前的两循环分析扩展到三循环水平。 该扩展不仅涵盖真正的三环希格斯势对立项，而且还包括亚重归一化所需的很大一部分两环对立项。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-28
    • 文件大小：419840
    • 提供者：weixin_38629391

  1. 关于神奇超重力理论的降维

  2. 通过直接降维和群流形的显式构造，我们证明了降维的三维A = R神奇超重力的非线性sigma模型为F4（+4）/（USp（6）×SU（2 ））。 这是超重力解决方案生成技术的基础，并允许对原始D = 5拉格朗日函数中的某些参数和函数进行李代数表征。 还讨论了对其他神奇超重力的推广。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-25
    • 文件大小：316416
    • 提供者：weixin_38717359

  1. L-PCA算法下的高维图像降维算法研究

  2. 文中借鉴经典凸技术聚类算法中的全局线性降维算法PCA与LDA聚类算法思想,提出了一种改进型的PCA降维算法L-PCA,该算法在保证原有样本协方差结构不变的前提下,获取变换矩阵中最重要的主分量进行赋权,通过调节类内与类间离散矩阵,使得类内距离最小化、类间聚类最大化,来搜索一个合适的映射子空间来实现不同类别数据之间的划分。通过典型数据集下的实验结果很好的验证了L-PCA算法在一阶最近近邻分类器泛化误差、准确性以及目标数据表达连续性等方面的良好性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-15
    • 文件大小：440320
    • 提供者：weixin_38742520

  1. python代码实现TSNE降维数据可视化教程

  2. TSNE降维 降维就是用2维或3维表示多维数据（彼此具有相关性的多个特征数据）的技术，利用降维算法，可以显式地表现数据。（t-SNE）t分布随机邻域嵌入 是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。 python代码 km.py #k_mean算法 import pandas as pd import csv import pandas as pd import numpy as np #参数初始化 inputfile = 'x.xlsx'

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_38501810

  1. 电阻层析成像的降维缩减同时迭代重建技术

  2. 电阻层析成像的降维缩减同时迭代重建技术

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38611527

  1. SIFT特征降维方法及其在图像检索中的应用

  2. 目前的图像检索技术主要利用图像的颜色、纹理、形状等特征来进行，其检索速度和精确度还不能满足用户需求。采用基于尺度不变特征变换(SIFT)的图像检索，但由于特征点数及维数太大，给检索的实时性造成了影响。对SIFT算法利用局部保持投影(LPP)的方法进行降维，以减少特征点的个数,并利用增强型近似最近邻方法，在匹配时加入了二次判定机制，对可能匹配的点对进行握手确认，从而可以提高匹配的精确度。通过图像库中20幅图像的实验验证，证明了改进的SIFT算法在图像检索中的实时性及匹配率的提高，可以很好地应用在图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38689041

  1. 基于数据降维与对称二值模式的图像Hash算法

  2. 为了解决当前图像Hash算法难以兼顾较高的感知稳健性与篡改识别率的不足, 提出了基于数据投影降维机制与对称局部二值模式的紧凑图像Hash算法。利用双线性插值来预处理图像, 使Hash具有固定的长度; 引入对数极坐标变换, 将其转变为二次图像; 利用Gabor滤波器平滑二次图像; 基于模糊集理论, 设计对称局部二值模式算子, 获取稳健特征; 定义数据投影降维机制与量化规则, 生成紧凑的中间Hash比特序列; 构造一维组合混沌映射, 建立加密模型, 完成比特序列扩散, 以生成图像Hash; 并引入汉

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_38562130

  1. 无监督学习：使用不同的降维算法运行聚类算法并比较性能-源码

  2. 无监督学习 概述 该存储库运行集群和降维技术。 运行的两种聚类算法是K均值和期望最大化。 运行的4维降维算法是主成分分析（PCA），独立成分分析（ICA），随机投影（RP）和递归特征消除（RFE）。 该存储库运行以下内容并捕获性能： 运行两种聚类算法 运行降维，然后进行聚类算法 降维和聚类算法的神经网络 数据集是来自UCI机器学习存储库的Adult和Wine数据集。 运行步骤 需要Python 3.6 从requirements.txt安装以下要求 使用python 3运行以下文件以创建数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42128558

  1. 基于FPGA的高光谱图像奇异值分解降维技术

  2. 为了解决高光谱图像维数高、数据量巨大、实时处理技术实现难的问题,提出了高光谱图像实时处理降维技术。采用奇异值分解(SVD)算法对高光谱图像进行降维,又在可编程门阵列(FPGA)芯片中针对这一算法划为自相关模块、特征求解模块、特征提取模块和降维实现模块4个模块进行编程实现、仿真和验证。仿真结果表明,高光谱图像降维后数据量为降维前的1/3,而降维后的分类像素点误差为0.2109%,证明了奇异值分解算法进行高光谱图像降维算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38617602

  1. dPCA：混合主成分分析的实现（一种监督的线性降维技术）-源码

  2. 混合主成分分析（dPCA） dPCA是一种线性降维技术，可自动发现并突出显示复杂的人口活动的基本特征。 人口活动被分解为几个混合的部分，这些部分捕获了数据中的大多数方差，并突出了人口对各种任务参数（如刺激，决策，奖励等）的动态调整。 D Kobak + ，W Brendel + ，C Constantinidis，CE Feierstein，A Kepecs，ZF Mainen，XL Qi，R Romo，N Uchida，CK Machens 神经人口数据的混合主成分分析eLife 2016

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：288768
    • 提供者：weixin_42126677

  1. 机器学习之主成分分析PCA数据降维

  2. 1 基本概念 PCA即主成分分析技术。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 在统计学中，主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。 主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：766976
    • 提供者：weixin_38584148

  1. PCA-Face-Recogition:使用PCA降维技术做一个人脸识别的简单demo-源码

  2. PCA人脸识别 使用PCA降维技术做一个人脸识别的简单demo ·PCA：主接口，用于引入数据，训练模型。 ·fit：训练函数。 ·认识：识别新的人脸。 ·评估：计算投影矩阵在不同维度下的识别率，并绘制变化曲线。 ·重组：改造人脸。 ·showDataset：展示训练数据集图片。 ·showEigenFace：展示特征脸，这个其实就是投影矩阵，一张人脸是若干这种特征脸的线性组合。 ·showScatterPlot：展示人脸数据在二维，三维的分别，可视化更直观的感知数据。 ·OR

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42136826
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