LLE局部线性嵌入算法

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LLE局部线性嵌入算法

非线性降维流形学习算法思想有些类似于NLM,但是是进行的降维操作. [转载自] 局部线性嵌入(LLE)原理总结 - yukgwy60648的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/yukgwy60648/article/details/54578141 LLE局部线性嵌入算法 - Eleven-Seven工作小空间 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/xiaozhouchou/article/details/51866685…

机器学习降维方法概括， LASSO参数缩减、主成分分析PCA、小波分析、线性判别LDA、拉普拉斯映射、深度学习SparseAutoEncoder、矩阵奇异值分解SVD、LLE局部线性嵌入、Isomap等距映射

机器学习降维方法概括版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014772862/article/details/52335970 最近刷题看到特征降维相关试题,发现自己了解的真是太少啦,只知道最简单的降维方法,这里列出了常见的降维方法,有些算法并没有详细推导.特征降维方法包括:Lasso,PCA,小波分析,LDA,奇异值分解SVD,拉普拉斯特征映射,SparseAutoEncoder,局部线性嵌入LLE,等距映射Isomap. 1…

监督局部线性嵌入算法（SLLE算法）

% SLLE ALGORITHM (using K nearest neighbors) % % [Y] = lle(X,K,dmax,a) % % X = data as D x N matrix (D = dimensionality, N = #points) % K = number of neighbors % dmax = max embedding dimensionality % Y = embedding as dmax x N matrix % a=增量因子 %%%%%%%%…

局部线性嵌入(LLE)原理总结

局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,以下简称LLE)也是非常重要的降维方法.和传统的PCA,LDA等关注样本方差的降维方法相比,LLE关注于降维时保持样本局部的线性特征,由于LLE在降维时保持了样本的局部特征,它广泛的用于图像图像识别,高维数据可视化等领域.下面我们就对LLE的原理做一个总结. 1. 流形学习概述 LLE属于流形学习(Manifold Learning)的一种.因此我们首先看看什么是流形学习.流形学习是一大类基于流形的框架.数学意义上的流形比较抽象,不…

用scikit-learn研究局部线性嵌入(LLE)

在局部线性嵌入(LLE)原理总结中,我们对流形学习中的局部线性嵌入(LLE)算法做了原理总结.这里我们就对scikit-learn中流形学习的一些算法做一个介绍,并着重对其中LLE算法的使用方法做一个实践上的总结. 1. scikit-learn流形学习库概述在scikit-learn中,流形学习库在sklearn.manifold包中.里面实现的流形学习算法有: 1)多维尺度变换MDS算法:这个对应的类是MDS.MDS算法希望在降维时在高维里样本之间的欧式距离关系在低维可以得到保留.由于降维…

吴裕雄 python 机器学习——局部线性嵌入LLE降维模型

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,manifold def load_data(): ''' 加载用于降维的数据 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 iris=datasets.load_iris() return iris.data,iris.target #局部线性嵌入LLE降维模型 d…