局部线性嵌入 (Locally linear embedding)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。 如下图,使用LLE将三维数据(b ...
需要注意的是: 在基于流行学习的方法中,所谓的M I W I W 中的I是单位矩阵。而不是 对于图W,我们将系数按照一列一列的形式放,并且,Sw Train Ma Mg Train Ma Sb Train Ma Train Ma NPE在各种情况下的识别错误率对比, 第一种:ORL x .mat数据库,不用PCA降维,选取每类样本的前k个样本,投影后的样本也做了归一化,SRC使用的是DALM fa ...
2016-01-02 23:30 0 1959 推荐指数:
局部线性嵌入 (Locally linear embedding)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。 如下图,使用LLE将三维数据(b ...
下面贴出Python代码 knnClassify.py ...
k近邻算法是机器学习算法中最简单的算法之一,工作原理是:存在一个样本数据集合,即训练样本集,并且样本集中的每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据和所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据之后,将新数据的每个特征和样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据的分类标签 ...
用python写程序真的好舒服。 code: 一个示例的数据集testdata.txt(以制表符隔开): 1.0 1.1 A 1.0 1.0 A 0 ...
k近邻算法的Python实现 0. 写在前面 这篇小教程适合对Python与NumPy有一定了解的朋友阅读,如果在阅读本文的源代码时感到吃力,请及时参照相关的教程或者文档。 1. 算法原理 k近邻算法(k Nearest Neighbor)可以简称为kNN。kNN是一个简单直观的算法,也是 ...
Python语言实现机器学习的K-近邻算法 写在前面 额、、、最近开始学习机器学习嘛,网上找到一本关于机器学习的书籍,名字叫做《机器学习实战》。很巧的是,这本书里的算法是用Python语言实现的,刚好之前我学过一些Python基础知识,所以这本书对于我来说,无疑是雪中送炭啊。接下 ...
一、概述 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 工作原理:首先有一个样本数据集合(训练样本集),并且样本数据集合中每条数据都存在标签(分类),即我们知道样本数据中每一条数据与所属分类的对应关系,输入没有标签的数据之后,将新数据的每个特征与样本集的数据对应的特征进行 ...
0x00 概述 K近邻算法是机器学习中非常重要的分类算法。可利用K近邻基于不同的特征提取方式来检测异常操作,比如使用K近邻检测Rootkit,使用K近邻检测webshell等。 0x01 原理 距离接近的事物具有相同属性的可能性要大于距离相对较远的。 这是K邻近的核心 ...