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： 1、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1 2、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'; 3、NPE在各種情況下的識別 ...
原文：鄰域保持嵌入（NPE）
傳統的線性降維方法，如主成分分析 PCA 因子分析 FA 等，關注的是樣本的方差，能學習線性流形的結構，卻無法學習非線性流形。而經典的流形學習方法雖然能夠學習非線性流形結構，但由於本身屬於直推學習，無法進行新樣本的泛化。另外一些基於核函數的降維方法，如KPCA，盡管可以處理非線性問題，但又忽略了流形的非線性結構。 NPE 作為局部線性嵌入 LLE 算法的線性逼近，它不僅能夠捕捉流形的非線性結構，還 ...
2019-08-11 11:28 0 517 推薦指數：
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