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数据降维方法汇总（中文）
数据降维方法汇总（中文）
KPCA
KLDA
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2014-04-21
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很详细的各种主流数据降维方法原理的讲解，中文版的。
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数据降维方法
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代码实例化数据降维的方法，以主成分分析LDA和线性判别LDA为例。
数据降维方法综述
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里面主要描述了常见的数据降维算法，包括公式和yuan'li
数据降维完成数据的简化
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PCA的原理就是将原来的样本数据投影到一个新的空间中，相当于我们在矩阵分析里面学习的将一组矩阵映射到另外的坐标系下。通过一个转换坐标，也可以理解成把一组坐标转换到另外一组坐标系下，但是在新的坐标系下，表示原来的原本不需要那么多的变量，只需要原来样本的最大的一个线性无关组的特征值对应的空间的坐标即可。
数据降维tSNE
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目前最好的降维方法。高维数据的降维与可视化。如果将维度降到2维或3维，我们就能将原始数据可视化，从而对数据的分布有直观的了解，发现一些可能存在的规律。
数据降维 机器学习四大数据降维方法
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机器学习四大数据降维的方法，有详细讲解推导的过程。
SVD分解的由来、原理和应用简介
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介绍SVD的由来、原理和应用，最后还有一个应用的实例
K-SVD算法程序
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这是K-SVD算法MATLAB程序，里面包含了几个追踪算法，和一些子程序，希望对于研究字典的朋友有所帮助。
SVD算法的MATLAB实现代码
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svd算法的MATLAB实现，有完整的界面，可以手动设置阈值，属于课程资源。
SVD算法_C++版本
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经本人测试，完全可以运行，放心使用。 C++实现矩阵的SVD分解，矩阵基本运算“+，-，*，/”，三角分解，QR分解，矩阵显示，矩阵转置，矩阵特征值与特征向量运算. 并在 Source.cpp中附有使用例子代码，方便读者快速上手。 对于SVD分解，经过与matlab中结果对比，发现，当矩阵的列数>=行数时，基本没问题。
高维数据降维方法研究
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本文介绍了MDS、Isomap等三种主要的高维数据降维方法,同时对这些降维方法的作用进行了探讨。
数据降维（6降为3）,数据降维方法,matlab
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实现多个传感器采集的多通道数据的数据互相关，进行数据融合降维
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数据降维的简单介绍
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关于数据挖掘中的数据降维的简单介绍，是数据挖掘的一个基础且重要的一个方面
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对于高维数据进行了相应的降低维度的操作，使得降低维度后的数据在保持足够精度的前提下更有利于处理
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包含PCA, LLE, MDS, Isomap,KPCA,KLDA, MCML等 20几种降维方法的matlab代码，里面有说明
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这是一本关于高维数据如何进行有效降维的数据，书中比较系统的阐述了一些可行性的方法，最关键的是提供了一些关于高维数据降维的一些思想。在大数据时代来临，面临的数据维度已经越来越高，通过数据本身的量化数值发现数据内在的关系，值得深思。这本书不仅提出了方法也提供了思想。
基于KLDA的人脸识别
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本文使用小波变换对输入人脸图像降维，KLDA对人脸图像进行特征变换，最后通过欧氏距离分类器完成人脸分类，同时在不同因素（小波函数的种类，小波变换的阶数，最佳鉴别向量所取的个数，训练样本数）的影响下对比了相同条件下LDA的识别率。
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基于matlab实现PCA降维算法，可用于多维数据的损失最小化压缩，内附全代码
一种新的高维数据降维方法
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数据降维-谱元方法多变量谱系数求解
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采用主成分分析方法，提取信息的主要结构从而构建相应POD基函数，采用B样条插值求解谱系数，实现了6个独立自变量同时变化条件下，因变量的快速准确求解。
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zhangyu265
2014-07-09
正在照这方面的相关资料，看了以后觉得很有用，谢谢了~~
Yzw1014
2018-01-20
啦啦啦啦啦
匆匆漂泊
2015-03-12
讲的很生动，受益匪浅
flame11012078
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