原文:關於近鄰保持算法LLE,LPP,NPE等算法的實現---流行學習

需要注意的是: 在基於流行學習的方法中,所謂的M I W I W 中的I是單位矩陣。而不是 對於圖W,我們將系數按照一列一列的形式放,並且,Sw Train Ma Mg Train Ma Sb Train Ma Train Ma NPE在各種情況下的識別錯誤率對比, 第一種:ORL x .mat數據庫,不用PCA降維,選取每類樣本的前k個樣本,投影后的樣本也做了歸一化,SRC使用的是DALM fa ...

2016-01-02 23:30 0 1959 推薦指數:

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ML: 降維算法-LLE

局部線性嵌入 (Locally linear embedding)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。 如下圖,使用LLE將三維數據(b ...

Mon Aug 28 02:10:00 CST 2017 0 1841
k近鄰算法的Java實現

k近鄰算法是機器學習算法中最簡單的算法之一,工作原理是:存在一個樣本數據集合,即訓練樣本集,並且樣本集中的每個數據都存在標簽,即我們知道樣本集中每一數據和所屬分類的對應關系。輸入沒有標簽的新數據之后,將新數據的每個特征和樣本集中數據對應的特征進行比較,然后算法提取樣本集中特征最相似數據的分類標簽 ...

Thu Mar 03 18:00:00 CST 2016 0 1959
用python實現k近鄰算法

  用python寫程序真的好舒服。   code:   一個示例的數據集testdata.txt(以制表符隔開):   1.0 1.1 A  1.0 1.0 A  0 ...

Sun Jan 08 23:06:00 CST 2017 6 4691
k近鄰算法的Python實現

k近鄰算法的Python實現 0. 寫在前面 這篇小教程適合對Python與NumPy有一定了解的朋友閱讀,如果在閱讀本文的源代碼時感到吃力,請及時參照相關的教程或者文檔。 1. 算法原理 k近鄰算法(k Nearest Neighbor)可以簡稱為kNN。kNN是一個簡單直觀的算法,也是 ...

Sat Oct 12 02:53:00 CST 2019 0 319
機器學習三 -- 用Python實現K-近鄰算法

Python語言實現機器學習的K-近鄰算法 寫在前面 額、、、最近開始學習機器學習嘛,網上找到一本關於機器學習的書籍,名字叫做《機器學習實戰》。很巧的是,這本書里的算法是用Python語言實現的,剛好之前我學過一些Python基礎知識,所以這本書對於我來說,無疑是雪中送炭啊。接下 ...

Thu Jun 11 06:21:00 CST 2015 5 12100
機器學習算法( 二、K - 近鄰算法)

一、概述     k-近鄰算法采用測量不同特征值之間的距離方法進行分類。   工作原理:首先有一個樣本數據集合(訓練樣本集),並且樣本數據集合中每條數據都存在標簽(分類),即我們知道樣本數據中每一條數據與所屬分類的對應關系,輸入沒有標簽的數據之后,將新數據的每個特征與樣本集的數據對應的特征進行 ...

Mon Aug 01 17:49:00 CST 2016 1 1460
機器學習算法之K近鄰算法

0x00 概述   K近鄰算法是機器學習中非常重要的分類算法。可利用K近鄰基於不同的特征提取方式來檢測異常操作,比如使用K近鄰檢測Rootkit,使用K近鄰檢測webshell等。 0x01 原理   距離接近的事物具有相同屬性的可能性要大於距離相對較遠的。 這是K鄰近的核心 ...

Mon Jun 07 00:44:00 CST 2021 0 253
 
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