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拉普拉斯特征映射 评分:

拉普拉斯特征映射、流形学习、拉普拉斯MTALB实验及代码
2018-12-04 上传大小:1.13MB
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评论 共2条

sk_overlord_knife good, 可以的
2019-03-06
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gadflycq 这个非常不错
2019-02-26
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拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps)
机器学习降维算法四:Laplacian Eigenmaps 拉普拉斯特征映射
降维方法:Laplacian Eigenmaps (拉普拉斯特征映射)——拉普拉斯矩阵
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拉普拉斯特征映射算法,简单易懂,降维处理,求流形的必备程序

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拉普拉斯矩阵/特征映射
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拉普拉斯特征映射程序代码

流形学习算法之一,具有较强的数据挖掘能力,能够用于模式识别。

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LPP局部保持映射Locality Preserving Projections

局部保持映射(LPP)是由何晓飞提出的一种用于降维的流型学习算法,它是一种线性的算法。

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论文研究-基于2D-KPCA的拉普拉斯特征映射人脸识别.pdf

针对拉普拉斯特征映射(LE)只能保持局部近邻信息,对新测试点无法描述的不足,提出一种基于二维核主成分分析的拉普拉斯特征映射算法(2D-KPCA LE)。与核二维主成分分析算法(K2DPCA)不同,该算法首先对训练样本空间进行二维主成分分析(2DPCA),在保留样本空间结构信息的同时通过去相关性得到低秩的投影特征矩阵;然后用核主成分分析法(KPCA)提取全局非线性特征;由于其核函数需要大量存储空间,再用拉普拉斯特征映射(LE)进行降维。在ORL和FERET人脸数据库中的仿真实验结果表明,基于2D-KPCA的拉普拉斯特征映射算法不但可以有效处理复杂的非线性特征,还可以降低算法复杂度,提高流形学习的

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LBP的拉普拉斯特征映射人脸识别

局部二元模式算子法计算简单且易于实现,能有效地提取人脸局部结构的纹理特征。拉普拉斯特征映射算法 是一种经典的非线性降维法,其优化过程无局部最小问题。鉴于以上优点,提出了一种基于局部二元模式的拉普拉斯特征 映射人脸识别方法。该算法首先采用均匀模式的LBP算子提取人脸特征,再用LE算法进行非线性降维,最后用SVM进行 分类识别。分别选取了ORL人脸库中每人前3,5,7,9幅样本作为训练集进行了实验,并与其他算法进行了比较分析,证 明了该算法的有效性。

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LE算法,该算法是一个函数

拉普拉斯特征映射matlab程序,该算法是一个函数,适用于降维,流形计算

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基于LBP的拉普拉斯特征映射人脸识别

这是一篇硕士论文,有一定的参考价值,好好分析论文,希望对你们有帮助。

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