原文:機器學習降維算法三:LLE (Locally Linear Embedding) 局部線性嵌入

如引用請務必注明此文出自:http: www.cnblogs.com xbinworld LLE Locally linear embedding LLE 是一種非線性降維算法,它能夠使降維后的數據較好地保持原有流形結構。LLE可以說是流形學習方法最經典的工作之一。很多后續的流形學習 降維方法都與LLE有密切聯系。 見圖 ,使用LLE將三維數據 b 映射到二維 c 之后,映射后的數據仍能保持原有的 ...

2012-07-09 15:00 6 22407 推薦指數:

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機器學習 | 算法筆記- 線性回歸(Linear Regression)

前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納,目的為了清晰闡述算法原理,同時附帶上手代碼實例,便於理解。 目錄    k近鄰(KNN)    決策樹    線性回歸    邏輯斯蒂回歸    朴素貝葉斯    支持向量機(SVM ...

Mon Mar 11 01:54:00 CST 2019 1 19837
機器學習算法降維

  在機器學習的過程中,我們經常會遇見過擬合的問題。而輸入數據或features的維度過高就是導致過擬合的問題之一。。維度越高,你的數據在每個特征維度上的分布就越稀疏,這對機器學習算法基本都是災難性的。所有出現了很多降維的方法。今天我們要討論的就是LDA降維。 LDA降維的思路是:如果兩類數據線性 ...

Fri Jun 29 20:46:00 CST 2018 0 2230
局部線性嵌入(LLE)原理總結

    局部線性嵌入(Locally Linear Embedding,以下簡稱LLE)也是非常重要的降維方法。和傳統的PCA,LDA等關注樣本方差的降維方法相比,LLE關注於降維時保持樣本局部線性特征,由於LLE降維時保持了樣本的局部特征,它廣泛的用於圖像圖像識別,高維數據可視化等領域。下面 ...

Tue Jan 10 20:34:00 CST 2017 83 35592
機器學習基礎】無監督學習(2)——降維LLE和TSNE

在上一節介紹了一種最常見的降維方法PCA,本節介紹另一種降維方法LLE,本來打算對於其他降維算法一並進行一個簡介,不過既然看到這里了,就對這些算法做一個相對詳細的學習吧。 0.流形學習簡介 在前面PCA中說到,PCA是一種無法將數據進行拉直,當直接對於曲面進行降維后,導致數據的重疊,難以 ...

Tue Mar 22 06:51:00 CST 2022 2 1335
機器學習經典算法具體解釋及Python實現--線性回歸(Linear Regression)算法

(一)認識回歸 回歸是統計學中最有力的工具之中的一個。 機器學習監督學習算法分為分類算法和回歸算法兩種,事實上就是依據類別標簽分布類型為離散型、連續性而定義的。 顧名思義。分類算法用於離散型分布預測,如前面講過的KNN、決策樹、朴素貝葉斯、adaboost、SVM、Logistic ...

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