LLE 局部線性嵌入,Locally Linear Embedding(LLE)是另一個功能強大的非線性降維(nonlinear dimensional reduction,NLDR)技術。它是一個流形學習技術,並不基於投影。簡單地說,LLE工作的方式是:首先衡量每個訓練實例與它最近的鄰居們 ...
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 映射到二維 c 之后,映射后的數據仍能保持原有的數據流形 紅色的點互相接近,藍色的也互相接近 ,說明LLE有效地保持了數據原有的流行結 ...
2017-08-27 18:10 0 1841 推薦指數:
LLE 局部線性嵌入,Locally Linear Embedding(LLE)是另一個功能強大的非線性降維(nonlinear dimensional reduction,NLDR)技術。它是一個流形學習技術,並不基於投影。簡單地說,LLE工作的方式是:首先衡量每個訓練實例與它最近的鄰居們 ...
轉自github: https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes 網上關於各種降維算法的資料參差不齊,同時大部分不提供源代碼;在此通過借鑒資料實現了一些經典降維算法的Demo(python),同時也給出了參考資料 ...
LLE及其改進算法介紹 Locally linear embedding (LLE) (Sam T.Roweis and Lawrence K.Saul, 2000)以及Supervised locally linear embedding (SLLE) (Dick ...
如引用請務必注明此文出自:http://www.cnblogs.com/xbinworld LLE Locally linear embedding(LLE)[1] 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 ...
sklearn LDA降維算法 LDA(Linear Discriminant Analysis)線性判斷別分析,可以用於降維和分類。其基本思想是類內散度盡可能小,類間散度盡可能大,是一種經典的監督式降維/分類技術。 sklearn代碼實現 測試結果 ...
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 ...
PCA主成分分析算法,是一種線性降維,將高維坐標系映射到低維坐標系中。 如何選擇低維坐標系呢? 通過協方差矩陣的特征值和特征向量,特征向量代表坐標系,特征值代表映射到新坐標的長度。 算法步驟: 輸入:樣本集D={x1,x2,...,xm}; 低維空間維數k 第一步:將樣本集中心化 ...