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KLFDA.rar_KLFDA_matlab 降维_基于核的Fisher_有监督降维_核Fisher降维
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基于局部Fisher准则的非线性核Fisher辨别分析,应用于有监督的特征提取与高维数据的有效降维。
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基于Fisher判别的半监督天体光谱数据特征降维 (2012年)
浏览:37
降维是天体光谱数据预处理常用的手段之一,如何利用标号天体光谱数据,克服降维过程中的过分拟合,是提高降维效果的有效途径之一。采用半监督学习,给出了一种天体光谱数据特征降维方法。该方法首先针对具有标号天体光谱数据,建立Fisher判别分析和PCA可变动选择的不确定关系;其次构建其半监督降维的全局最优化形式,通过特征值分解计算降维结果,从而有效地克服了天体光谱降维过程中的过分拟合问题;最后采用高红移类星
具有部分类别标签知识的空间光谱降维:高光谱图像数据的基于半监督图的降维-matlab开发
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借助部分标签的部分知识,执行高光谱图像的空间光谱降维,然后执行基于SVM的分类,如本文所述: ND Cahill、SE Chew 和 PS Wenger,“具有部分类别标签知识的高光谱图像的空间光谱降维”,Proc。 SPIE 国防与安全:多光谱、高光谱和超光谱图像的算法和技术 XI,2015 年 4 月。 此代码需要 Spectral-Spatial Schroedinger Eigenmap
PCA.rar_PCA 降维_PCA数据降维_matlab 数据降维_matlab 降维_矩阵降维
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对训练数据进行主成分分析,得到降维矩阵,然后根据降维矩阵求得测试数据降维之后的矩阵。
lda8renxunlian.rar_LDA多类降维_LDA降维_lda 降维matlab_特征降维_降维 matlab
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5星 · 资源好评率100%
这是学习LDA降维方法的核心程序,将降维后的特征就可以用于识别,这是非常好了解LDA多类降维的好程序!
feisher.rar_matlab 数据降维_matlab特征降维_pca 排序_协方差 降维_矩阵降维 MATLAB
浏览:182
PCA的步骤: 1 先将数据中心化; 2 求得的协方差矩阵; 3 求出协方差矩阵的特征值与特征向量; 4 将特征值与特征向量进行排序;...5 根据要降维的维数d’,求得要降维的投影方向; 6 求出降维后的数据;
MATLAB_LDA.rar_lda 降维_matlab实现lda_数据降维_降维_降维 matlab
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MATLAB实现的LDA算法,能够实现高维数据降维
lle.rar_cageyaj_lle_lle降维MATLAB_matlab_降维
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一种降维方法,是非线性降维方法,也是非监督降维方法。
PCA_Fisher.rar_Fisher 判别降维_Fisher判别降维_pca fisher_判别PCA
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matlab中PCA-fisher判别法,对数据降维有很好的效果,附件中是matlab2007源程序,不同的matlab版本需要稍微修改一下;谢谢
79605308baoyingshe.rar_MATLAB胞映射_胞映射_胞映射matlab_胞映射程序_胞胞映射
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5星 · 资源好评率100%
胞映射程序,可以用来计算胞映射方法,matlab编写
2DPCA.rar_2DPCA matlab_2d PCA_pca lda_降维 matlab_降维方法
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5星 · 资源好评率100%
2DPCA新的降维方法,是PCA的改进,新,很值得一看!
llc.rar_llC matlab_llc_降维_降维matlab_非线性降维
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非线性降维方法llc 可以应用于高维数据的机器学习
sne.rar_sne_sne 数据降维_数据降维_闄嶇淮 matlab_降维 matlab
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一种基于概率的数据降维处理方法:Stochastic Neighbor Embedding
mfp.rar_bellhop mfp_mfp matlab_海底环境_线列阵_线列阵 matlab
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结合海底环境,采用32元线列阵实现匹配场的定位仿真
lle.rar_LLE matlab_LLE 降维_LLE程序_lle matlab_matlab 矩阵降维
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基于邻域嵌入式的降维 充分利用matlab矩阵的功能 程序简捷
duffing-poincare.rar_DUFFING_Poincare_Poincare matlab_duffing-po
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基于matlab的源程序,用于绘制非线性方程杜芬方程的庞加莱截面
KPCA.rar_KPCA_KPCA SPE_PCA matlab_核主成分分析
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关于核主成分分析的程序,使用T方和SPE检测统计量指标
pcm.rar_MATLAB语音pcm_PCM编码 MATLAB_PCM编码MATLAB_PCM语音编码_pcm编码译码
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语音编码中A律pcm编码、译码的matlab仿真
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流形学习中的非线性降维方法——等距映射(ISOMAP)算法的MATLAB实现,可以实现高维数据的降维处理,寻找到原始高维数据的特征维数。
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最新最强MATLAB降维工具箱,可用于人脸识别,模式识别,机器学习,数据挖掘,图像处理等领域,里面包含的算法有PCA,LDA,KPCA,KLDA,Laplacian,LPP,MDS,NPE,SPE,LLC,CFA,MCML,LMNN等等
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xyrprey
2023-03-13
资源很实用,对我启发很大,有很好的参考价值,内容详细。
weixin_42653672
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