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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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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
基于KLDA的人脸识别
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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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