原文:机器学习降维算法三:LLE (Locally Linear Embedding) 局部线性嵌入

如引用请务必注明此文出自:http: www.cnblogs.com xbinworld LLE Locally linear embedding LLE 是一种非线性降维算法,它能够使降维后的数据较好地保持原有流形结构。LLE可以说是流形学习方法最经典的工作之一。很多后续的流形学习 降维方法都与LLE有密切联系。 见图 ,使用LLE将三维数据 b 映射到二维 c 之后,映射后的数据仍能保持原有的 ...

2012-07-09 15:00 6 22407 推荐指数:

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机器学习 | 算法笔记- 线性回归(Linear Regression)

前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录    k近邻(KNN)    决策树    线性回归    逻辑斯蒂回归    朴素贝叶斯    支持向量机(SVM ...

Mon Mar 11 01:54:00 CST 2019 1 19837
机器学习算法降维

  在机器学习的过程中,我们经常会遇见过拟合的问题。而输入数据或features的维度过高就是导致过拟合的问题之一。。维度越高,你的数据在每个特征维度上的分布就越稀疏,这对机器学习算法基本都是灾难性的。所有出现了很多降维的方法。今天我们要讨论的就是LDA降维。 LDA降维的思路是:如果两类数据线性 ...

Fri Jun 29 20:46:00 CST 2018 0 2230
局部线性嵌入(LLE)原理总结

    局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,以下简称LLE)也是非常重要的降维方法。和传统的PCA,LDA等关注样本方差的降维方法相比,LLE关注于降维时保持样本局部线性特征,由于LLE降维时保持了样本的局部特征,它广泛的用于图像图像识别,高维数据可视化等领域。下面 ...

Tue Jan 10 20:34:00 CST 2017 83 35592
机器学习基础】无监督学习(2)——降维LLE和TSNE

在上一节介绍了一种最常见的降维方法PCA,本节介绍另一种降维方法LLE,本来打算对于其他降维算法一并进行一个简介,不过既然看到这里了,就对这些算法做一个相对详细的学习吧。 0.流形学习简介 在前面PCA中说到,PCA是一种无法将数据进行拉直,当直接对于曲面进行降维后,导致数据的重叠,难以 ...

Tue Mar 22 06:51:00 CST 2022 2 1335
机器学习经典算法具体解释及Python实现--线性回归(Linear Regression)算法

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个。 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。 顾名思义。分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic ...

Mon Jul 31 16:48:00 CST 2017 0 9638
 
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