Laplacian eigenmap 拉普拉斯特征映射
下面是实验室大牛师兄自己写的一段总结,主要内容是Laplacian Eigenmap中的核心推导过程。

有空还是多点向这位师兄请教,每次都会捡到不少金子。
Reference : 《Laplacian Eigenmaps for Dimensionality Reduction and Data Representation》,2003,MIT
Laplacian eigenmap 拉普拉斯特征映射的更多相关文章
- 拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps)
1 介绍 拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps)是一种不太常见的降维算法,它看问题的角度和常见的降维算法不太相同,是从局部的角度去构建数据之间的关系.也许这样讲有些抽象,具体来讲, ...
- 自组织神经网络介绍:自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map),第三部分
前面两篇介绍了SOM的基本概念和算法,第一部分,第二部分,本篇具体展开一下应用中的一些trick设定. SOM设计细节 输出层设计 输出层神经元数量设定和训练集样本的类别数相关,但是实际中我们往往不能 ...
- 自组织特征映射神经网络(SOFM)
1981年芬兰 Helsink 大学的 T·Kohonen 教授提出一种自组织特征映射网 (Self-Organizing Feature Map , SOFM ), 又称 Kohonen 网 . K ...
- 机器学习进阶-图像梯度计算-scharr算子与laplacian算子(拉普拉斯) 1.cv2.Scharr(使用scharr算子进行计算) 2.cv2.laplician(使用拉普拉斯算子进行计算)
1. cv2.Scharr(src,ddepth, dx, dy), 使用Scharr算子进行计算 参数说明:src表示输入的图片,ddepth表示图片的深度,通常使用-1, 这里使用cv2.CV_6 ...
- Opencv Laplacian(拉普拉斯算子)
#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <math.h> using namespace ...
- 流形学习之等距特征映射(Isomap)
感觉是有很久没有回到博客园,发现自己辛苦写的博客都被别人不加转载的复制粘贴过去真的心塞,不过乐观如我,说明做了一点点东西,不至于太蠢,能帮人最好.回校做毕设,专心研究多流形学习方法,生出了考研的决心. ...
- 拉普拉斯特征图降维及其python实现
这种方法假设样本点在光滑的流形上,这一方法的计算数据的低维表达,局部近邻信息被最优的保存.以这种方式,可以得到一个能反映流形的几何结构的解. 步骤一:构建一个图G=(V,E),其中V={vi,i=1, ...
- SVM高斯核为何会将特征映射到无穷维?【转载】
转自:https://www.zhihu.com/question/35602879 1.问题: SVM中,对于线性不可分的情况下,我们利用升维,把低维度映射到到维度让数据变得“更可能线性可分”,为了 ...
- [占位-未完成]scikit-learn一般实例之十二:用于RBF核的显式特征映射逼近
It shows how to use RBFSampler and Nystroem to approximate the feature map of an RBF kernel for clas ...
随机推荐
- Hadoop_18_MapRduce 内部的shuffle机制
1.Mapreduce的shuffle机制: Mapreduce中,map阶段处理的数据如何传递给Reduce阶段,是mapreduce框架中最关键的一个流程,这个流程就叫shuffle 将mapta ...
- storm入门基本知识
引言 介绍storm之前,我先抛出这两个问题: 1.实时计算需要解决些什么问题? 2.storm作为实时计算到底有何优势? storm简介 官方介绍: Apache Storm is a free a ...
- P4016 负载平衡问题(最小费用最大流)
P4016 负载平衡问题 题目描述 GG 公司有 nn 个沿铁路运输线环形排列的仓库,每个仓库存储的货物数量不等.如何用最少搬运量可以使 nn 个仓库的库存数量相同.搬运货物时,只能在相邻的仓库之间搬 ...
- jwt、token
什么是JWT jwt是一段密文;然而密码是如何产生的? 密码是由三个部分生成: 1.JWT头:JWT头部分是一个描述JWT元数据的JSON对象:{"alg":"hash2 ...
- mysql 5.6zip版本的卸载与5.7 zip 版本的安装
链接:http://www.imooc.com/article/10359 一 安装环境windows 7 旗舰版mysql-5.6.17-winx64.zip 二 安装过程1.去官网下载mysql- ...
- CF487E Tourists[圆方树+树剖(线段树套set)]
做这题的时候有点怂..基本已经想到正解了..结果感觉做法有点假,还是看了正解题解.. 首先提到简单路径上经过的点,就想到了一个关于点双的结论:两点间简单路径上所有可能经过的点的并等于路径上所有点所在点 ...
- Filter和interceptor比较
作为一个备忘,有时间补充 https://www.cnblogs.com/learnhow/p/5694876.html 先说一个题外话,Filter是过滤器,interceptor是拦截器.前者基于 ...
- vue 多层组件相互嵌套的时候 数据源更新 dom没更新 彻底清除组件缓存
当项目中存在多层组件相互嵌套 组件存在严重缓存时 this.$nextTick(() => { ..... }); 不管用 this.$forceUpdate(); 不管用 只能通过深拷贝浅拷 ...
- 2018ccpc吉林 E:THE TOWER——数形结合
题目 链接 给你一个圆锥(位于坐标原点,告诉你高h 和底面半径 r),和一个点(x,y,z)并告诉你这个点的速度, 让你求点和圆锥相撞的最小时间(保证一定相撞) 分析 易知,将直线的参数方程与圆锥曲面 ...
- C# Tcp和Socket 网络(五)
TcpReceive public Form1() { InitializeComponent(); new Thread(() => { IPAddress ip = IPAddress.Pa ...