利用 t-SNE 高维数据的可视化  具体软件和教程见: http://lvdmaaten.github.io/tsne/  简要介绍下用法: % Load data load ’mnist_train.mat’ ind = randperm(size(train_X, 1)); train_X = train_X(ind(1:5000),:); train_labels = train_labels(ind(1:5000)); % Set parameters no_dims = 2; ini…

目录 1.概述 1.1 什么是TSNE 1.2 TSNE原理 1.2.1入门的原理介绍 1.2.2进阶的原理介绍 1.2.2.1 高维距离表示 1.2.2.2 低维相似度表示 1.2.2.3 惩罚函数 1.2.2.4 为什么是局部相似性 1.2.2.5 为什么选择高斯和t分布 2 python实现 参考内容 1.概述 1.1 什么是TSNE TSNE是由T和SNE组成,T分布和随机近邻嵌入(Stochastic neighbor Embedding). TSNE是一种可视化工具,将高位数据降到2…

OData(开放数据协议,Open Data Protocol)一直是我喜欢一种的标准(OASIS 标准),它基于RESTful协议提供了一种强大的查询和编辑数据的访问接口.虽然是微软推出的,不过在诞生之初就带有开放标准和开源的基因(最开始微软就开源了OData Client的代码).等以后有机会,我再详细介绍OData的一些知识. 之前,我所涉及的OData开发经验大都集中在对后端数据库(SQL 或 NoSQL)的访问,而今天分享的这篇文章从一种不同的视角讲述了OData的运用. 我们知道OD…

使用matlab完成高维数据的聚类与可视化 [idx,Centers]=kmeans(qy,) [COEFF,SCORE,latent] = pca(qy); SCORE = SCORE(:,:); mappedX = tsne(SCORE,); c=zeros(,); for i = : c(i,idx(i)) = ; end scatter3(mappedX(:,),mappedX(:,),mappedX(:,),,c,'fill') % 数据qy为211个,48维. % K-means:…

一.摘要 最紧邻检索:一种树基于树结构,一种是基于hash a.随机投影算法,需要产生很多哈希表,才能提高性能. b.基于学习的哈希算法在哈希编码较短时候性能不错,但是增加编码长度并不能显著提高性能. 随机投影:实际上就是随机的,实际上需要挖掘使用数据的内部结构,结合最大熵原理. 基于密度的哈希就是依据数据分布产生最合理的投影. 数据稀疏:稀疏编码+ 压缩感知 GIST1M数据集2.55G,这个是专门做最近邻检索的. 二.绪论 2.1 课题背景 最近邻检索的主要问题是如何建立高效索引. 数据集是…

前言 在 3D 机房数据中心可视化应用中,随着视频监控联网系统的不断普及和发展, 网络摄像机更多的应用于监控系统中,尤其是高清时代的来临,更加快了网络摄像机的发展和应用. 在监控摄像机数量的不断庞大的同时,在监控系统中面临着严峻的现状问题:海量视频分散.孤立.视角不完整.位置不明确等问题,始终围绕着使用者.因此,如何更直观.更明确的管理摄像机和掌控视频动态,已成为提升视频应用价值的重要话题.所以当前项目正是从解决此现状问题的角度,应运而生.围绕如何提高.管理和有效利用前端设备采集的海量信息为公共…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/jinxueliu31/article/details/37768995 高维数据的高速近期邻算法FLANN 1.     简单介绍          在计算机视觉和机器学习中,对于一个高维特征,找到训练数据中的近期邻计算代价是昂贵的.对于高维特征,眼下来说最有效的方法是 the randomized k-d forest和the priority search k-means tree,而对于二值…

2013 基于数据降维和压缩感知的图像哈希理论与方法 唐振军 广西师范大学 多元时间序列数据挖掘中的特征表示和相似性度量方法研究 李海林 华侨大学       基于标签和多特征融合的图像语义空间学习技术研究 管子玉 西北大学       非负矩阵分解中维数约减问题研究 赵金熙 南京大学 58     大数据环境下高维数据流挖掘算法及应用研究 冯林 大连理工大学       面向高维信息的非线性维数约减问题研究 高小方 山西大学       基于支持向量机的增量式强化学习技术及其应用研究 伏玉琛…

circos可以用来绘制圈图,能够对染色体上的数据进行可视化,首先需要一个染色体的文件 染色体的文件如下,每列之间空格分隔 chr - chr1 chr1 chr - chr2 chr2 chr - chr3 chr3 chr - chr4 chr4 chr - chr5 chr5 chr - chr6 chr6 chr - chr7 chr7 chr - chr8 chr8 chr - chr9 chr9 第一列 : 表名这行数据是染色体的数据 第二列: - 第三列: 染色体的名称,会显示在图…

背景介绍 从学sklearn时,除了算法的坎要过,还得学习matplotlib可视化,对我的实践应用而言,可视化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维.陆续使用过plotly.seaborn,最终定格在了Bokeh,因为它可以与Flask完美的结合,数据看板的开发难度降低了很多. 前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索,今天得空打算学习一下.原本访问的是英文文档,结果发现已经有人在做汉化,虽然看起来也像是谷歌翻译的,本着拿来主义,少费点精力的精神,就半抄半学,还是发…