Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction   降维方法包括: Principal Component Analysis (PCA) • Probabilistic PCA • Factor Analysis (FA) • Sammon mapping • Linear Discriminant Analysis (LDA) • Multidimensional scaling (MDS) • Isomap • Landmark Isomap • Lo

降维工具箱drtool   这个工具箱的主页如下,现在的最新版本是2013.3.21更新,版本v0.8.1b http://homepage.tudelft.nl/19j49/Matlab_Toolbox_for_Dimensionality_Reduction.html     这里有两个这个工具箱的简单介绍: [Matlab]数据降维工具箱drtoolbox http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7515077 [Dimension

相机标定 一.相机标定的目的 确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数. 二.通用摄像机模型 世界坐标系.摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合.同时考虑两个因素 : (1)摄像机镜头的畸变误差,像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差: (2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数,所以像平面上的连续坐标还需取整转换. 摄像机参数 l  摄像机内部参数 (Intrinsic Paramet

Matlab计算机视觉/图像处理工具箱推荐 转载http://cvnote.info/matlab-cv-ip-toolbox/ 计算机视觉/图像处理研究中经常要用到Matlab,虽然其自带了图像处理和计算机视觉的许多功能,但是术业有专攻,在进行深入的视觉算法研究的时候Matlab的自带功能难免会不够用.本文收集了一些比较优秀的Matlab计算机视觉工具箱,希望能对国内的研究者有所帮助. VLFeat:著名而常用 项目网站:http://www.vlfeat.org 许可证:BSD 著名的计算机

一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法 (白宁超 2018年10月24日09:04:56 ) 摘要:奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,在生物信息学.信号处理.金融学.统计学等领域有重要应用,SVD都是提取信息的强度工具.在机器学习领域,很多应用与奇异值都有关系,比如推荐系统.数据压缩(以图像压缩为代表).搜索引擎语义层次检索的LSI等等.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 

转载地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/38536463 1. 前言 PCA : principal component analysis ( 主成分分析) 最近发现我的一篇关于PCA算法总结以及个人理解的博客的访问量比较高, 刚好目前又重新学习了一下PCA (主成分分析) 降维算法, 所以打算把目前掌握的做个全面的整理总结, 能够对有需要的人有帮助. 自己再看自己写的那个关于PCA的博客, 发现还是比较混乱的, 希望这里能过做好

四大机器学习降维算法:PCA.LDA.LLE.Laplacian Eigenmaps 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中.降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达,目前最多使用向量表达形式. y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的).f可能是显式的或隐式的.线性的或非线性的. 目前大部分降维算法处理向量表达的数据,也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据.之所以使用降维

之前转载过matlab画世界地图的博文.最近正好用到.首先试了matlab自带的worldmap,感觉画出来的图形不尽如人意,比较杂乱.如下图. 略查阅了些资料,请教了Liangjing,一致推荐m_map.为了达到想要的效果,这次只要不再偷懒,下载M-Map工具箱(http://www.eos.ubc.ca/~rich/map.html)并进行安装.所幸过程比较顺利,现记录如下,回头把画出的效果图再添上.其他matlab的toolbox安装,也可参考进行. ------------------

Matlab小波工具箱的使用2 (2011-11-11 09:32:57) 转载▼ http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dw7a.html#cmt_552345B5-7F000001-9F1973DD-944-8A0 一维离散小波分析 工具箱提供了如下函数做一维信号分析:   Function Name Purpose 分解函数 dwt 一层分解 wavedec 分解 wmaxlev 最大小波分解层数 重构函数 idwt 一层重构 waverec

wavemenu --- >wavelet ---->wavelet packet1-D Matlab小波工具箱的使用1 转载▼ http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dw6k.html 最近想尝试一下小波的用法,就这matlab的帮助尝试了一下它的例子,顺便翻译了一下帮助的内容,发现matlab帮助做的确实不错,浅显易懂!现把翻译的文档写出来吧,想学习的共同学习吧! 小波工具箱简介 小波工具箱包含了图像化的工具和命令行函数,它可以实现如下功能:

sklearn LDA降维算法 LDA(Linear Discriminant Analysis)线性判断别分析,可以用于降维和分类.其基本思想是类内散度尽可能小,类间散度尽可能大,是一种经典的监督式降维/分类技术. sklearn代码实现 #coding=utf-8 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklea

一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法 (白宁超 2018年10月22日10:14:18) 摘要:主成分分析(英语:Principal components analysis,PCA)是一种分析.简化数据集的技术.主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征.常常应用在文本处理.人脸识别.图片识别.自然语言处理等领域.可以做在数据预处理阶段非常重要的一环,本文首先对基本概念进行介绍,然后给出PCA算法思想.流程.优缺点等等.最后通过一个综合案例去实现应用.(本文原

局部线性嵌入 (Locally linear embedding)是一种非线性降维算法,它能够使降维后的数据较好地保持原有 流形结构 .LLE可以说是流形学习方法最经典的工作之一.很多后续的流形学习.降维方法都与LLE有密切联系. 如下图,使用LLE将三维数据(b)映射到二维(c)之后,映射后的数据仍能保持原有的数据流形(红色的点互相接近,蓝色的也互相接近),说明LLE有效地保持了数据原有的流行结构. 但是LLE在有些情况下也并不适用,如果数据分布在整个封闭的球面上,LLE则不能将它映射到二维空

机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中.降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达, y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的).f可能是显式的或隐式的.线性的或非线性的.使用降维的原因: 压缩数据以减少存储量. 去除噪声的影响 从数据中提取特征以便于进行分类 将数据投影到低维可视空间,以便于看清数据的分布 变量(特征)数量相对数据条数有可能过大,从而不符合某些模型的需求.打

最近在找降维的解决方案中,发现了下面的思路,后面可以按照这思路进行尝试下: 链接:http://www.36dsj.com/archives/26723 引言 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中.降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达,目前最多使用向量表达形式. y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的).f可能是显式的或隐式的.线性的或非线性的. 目前大部分降维算法

上一篇文章,我们介绍了SNE降维算法,SNE算法可以很好地保持数据的局部结构,该算法利用条件概率来衡量数据点之间的相似性,通过最小化条件概率 pj|i 与 pi|j 之间的 KL-divergence,将数据从高维空间映射到低维空间. Symmetric SNE SNE算法利用的是条件概率,我们也可以利用联合概率,衡量两个空间  与  的联合概率分布的 KL-divergence,假设高维空间  的联合概率分布为 Pi,低维空间  的联合概率分布为 Qi,可以定义两者的 KL-diver

Introduction 在计算机视觉及机器学习领域,数据的可视化是非常重要的一个应用,一般我们处理的数据都是成百上千维的,但是我们知道,目前我们可以感知的数据维度最多只有三维,超出三维的数据是没有办法直接显示出来的,所以需要做降维的处理,数据的降维,简单来说就是将高维度的数据映射到较低的维度,如果要能达到数据可视化的目的,就要将数据映射到二维或者三维空间.数据的降维是一种无监督的学习过程,我们可以看成是一种聚类.数据在空间的分布主要有两个特性,一个是相似性,我们可以用类内距离衡量:一个是差异性

最近在看论文的时候看到论文中使用isomap算法把3D的人脸project到一个2D的image上.提到降维,我的第一反应就是PCA,然而PCA是典型的线性降维,无法较好的对非线性结构降维.ISOMAP是‘流形学习’中的一个经典算法,流形学习贡献了很多降维算法,其中一些与很多机器学习算法也有结合,先粗糙的介绍一下’流形学习‘. 流形学习 流形学习应该算是个大课题了,它的基本思想就是在高维空间中发现低维结构.比如这个图: 这些点都处于一个三维空间里,但我们人一看就知道它像一块卷起来的布,图中圈出来

转自github: https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes 网上关于各种降维算法的资料参差不齐,同时大部分不提供源代码:在此通过借鉴资料实现了一些经典降维算法的Demo(python),同时也给出了参考资料的链接. 降维算法 资料链接 展示 PCA https://blog.csdn.net/u013719780/article/details/78352262 https://blog.csdn.net/we

几个概念 正交矩阵 在矩阵论中,正交矩阵(orthogonal matrix)是一个方块矩阵,其元素为实数,而且行向量与列向量皆为正交的单位向量,使得该矩阵的转置矩阵为其逆矩阵:  其中,为单位矩阵.正交矩阵的行列式值必定为或,因为: 对角矩阵 对角矩阵(英语:diagonal matrix)是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵.对角线上的元素可以为0或其他值.因此n行n列的矩阵 = (di,j)若符合以下的性质: 则矩阵为对角矩阵. 性质有: 1. 对角矩阵的和差运算结果还为对角矩阵 2. 对

opencv基于PCA降维算法的人脸识别(att_faces) 一.数据提取与处理 # 导入所需模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import cv2 # plt显示灰度图片 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 读取一个文件夹下的所有图片,输入参数是文件名,返回文件地址列表 def read_directory(dire