原文:降維和聚類系列(二):拉普拉斯特征映射Laplacian Eigenmaps,譜聚類,實例代碼

. 鄰接矩陣,度矩陣,拉普拉斯矩陣 給定一個無向圖: 我們可以用鄰接矩陣 Adjacent Matrix 表示它: 把這個鄰接矩陣記為W,W中的 表示有連接, 表示沒有連接,例如第一行第二列的 表示圖的節點 和節點 有連接,第一行第三列的 表示圖的節點 和節點 沒有連接在一起。因為是無向圖,所以W是對稱矩陣。 我們把W中的每一行相加,放到對角線上,然后把對角線以外的元素填 ,得到度矩陣 Degr ...

2020-07-11 11:25 0 675 推薦指數:

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拉普拉斯特征映射Laplacian Eigenmaps

拉普拉斯特征映射Laplacian Eigenmaps) 1、介紹 拉普拉斯特征映射Laplacian Eigenmaps)是一種不太常見的降維算法,它看問題的角度和常見的降維算法不太相同,是從局部的角度去構建數據之間的關系。也許這樣講有些抽象,具體來講,拉普拉斯特征映射是一種基於圖的降維 ...

Wed Jun 17 05:07:00 CST 2020 0 1015
機器學習降維算法四:Laplacian Eigenmaps 拉普拉斯特征映射

如引用請務必注明此文出自:http://www.cnblogs.com/xbinworld 繼續寫一點經典的降維算法,前面介紹了PCA,LDA,LLE,這里講一講Laplacian Eigenmaps。 其實不是說每一個算法都比前面的好,而是每一個算法都是從不同角度去看問題,因此解決問題 ...

Fri Nov 30 05:23:00 CST 2012 3 16137
拉普拉斯特征映射Laplacian Eigenmaps

1 介紹   拉普拉斯特征映射Laplacian Eigenmaps)是一種不太常見的降維算法,它看問題的角度和常見的降維算法不太相同,是從局部的角度去構建數據之間的關系。具體來講,拉普拉斯特征映射是一種基於圖的降維算法,它希望相互間有關系的點(在圖中相連的點)在降維后的空間中盡可能的靠近 ...

Sun Mar 20 22:45:00 CST 2022 0 1593
Opencv Laplacian拉普拉斯算子)

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <math.h> using namespace std;using namespace cv; //拉普拉斯 邊緣計算void ...

Thu Jun 28 23:38:00 CST 2018 0 1756
graph Laplacian 拉普拉斯矩陣

轉自:https://www.kechuang.org/t/84022?page=0&highlight=859356,感謝分享! 在機器學習、多維信號處理等領域,凡涉及到圖論的地方,相信小伙伴們總能遇到和拉普拉斯矩陣和其特征值有關的大怪獸。哪怕過了這一關,回想起來也常常一臉懵逼 ...

Tue Sep 17 16:56:00 CST 2019 0 1348
拉普拉斯平滑(Laplacian smoothing)

  概念 零概率問題:在計算事件的概率時,如果某個事件在觀察樣本庫(訓練集)中沒有出現過,會導致該事件的概率結果是 $0$ 。這是不合理的,不能因為一個事件沒有觀察到,就被認為該事件一定不可能發生(即該事件的概率為 $0$ )。   拉普拉斯平滑(Laplacian ...

Sat Jan 15 03:59:00 CST 2022 2 1720
OpenCV Laplacian 拉普拉斯算子

Laplace算子和Sobel算子一樣,屬於空間銳化濾波操作。起本質與前面的Spatial Filter操作大同小異,下面就通過Laplace算子來介紹一下空間銳化濾波,並對OpenCV中提供的Laplacian函數進行一些說明。 數學原理 離散函數導數 離散函數的導數退化成了差分,一維一階 ...

Sun May 03 18:35:00 CST 2020 0 1539
 
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