局部线性嵌入,特征选择,局部重构,聚类

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局部线性嵌入,特征选择,局部重构,聚类

: 论文研究-基于局部重构的无监督特征选择方法.pdf 利用局部线性嵌入（LLE）算法中获得局部邻域之间的重构关系与使用最小角回归方法解决L1归一化问题都使用回归方法，针对在通过映射获得低维嵌入空间与通过特征选择获得低维空间上有着一致的思想，提出一种能保持局部...
评级：0 浏览量：119 收藏量：0 资源大小：833KB 上传时间：2019-07-22

: 局部线性嵌入（Locally linear embedding）1 局部线性嵌入（Locally Linear Embedding） 局部线性嵌入（Locally Linear Embedding，LLE）是一种非线性降维算法，由 Sam T.Roweis 和 Lawrence K.Saul 于 2000 年提出并发表在《Science》杂志上。它能够使降维后...
评级：0 浏览量：201 收藏量：1 资源大小：331KB 上传时间：2022-08-03

: LLE.rar_lle_局部线性嵌入_改进 LLE_流行学习 局部线性嵌入（Locally Linear Embedding, LLE）是一种非线性降维技术，常用于高维数据集的可视化和分析。该方法的基本思想是保持数据在局部的线性性质，即在低维空间中重构高维数据点的邻域结构。LLE的关键在于寻找...
评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：1.72MB 上传时间：2022-09-20

: lle.rar_LLE 降维_care7v4_lle_局部线性嵌入_降维 局部线性嵌入（Locally Linear Embedding, LLE）是一种非线性的数据降维方法，主要用于高维数据集的可视化和预处理。在高维数据中，由于“维度灾难”，数据的内在结构可能难以直观理解。LLE通过保持数据点在局部邻域...
评级：0 浏览量：41 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2022-09-15

: LLE局部线性嵌入.rar 局部线性嵌入（Locally Linear Embedding, LLE）是一种非线性的数据降维方法，主要用于处理高维数据集，尤其是那些具有复杂结构或非欧几里得几何特性的数据。LLE试图保持数据点在低维空间中的局部结构，从而在减少...
评级：0 浏览量：103 收藏量：1 资源大小：1.18MB 上传时间：2019-06-18

: LLE_流形学习_LLE数据降维_数据开发_线性局部嵌入算法_ 局部线性嵌入（Locally Linear Embedding，LLE）是流形学习中的一个重要算法，由Roweis和Saul在2000年提出。LLE致力于保持数据点之间的局部几何结构，即使在高维空间中也是如此。它假设数据点在它们的局部邻域内可以...
评级：0 浏览量：96 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2021-10-01

: 局部线性判别嵌入：一种有效的人脸识别方法众所周知，点可以通过其邻居进行线性重构，并且重构权重在经典局部线性嵌入（LLE）中的总和一约束下。因此，受约束的权重遵循重要的对称性：对于任何特定的数据点，权重对于旋转，缩放和平移都是不变的。将后两者...
评级：0 浏览量：124 收藏量：0 资源大小：471KB 上传时间：2021-05-11

: 一种局部线性嵌入的空间听觉重建方法为了解决这个问题，研究人员提出了一种基于局部线性嵌入（Locally Linear Embedding，LLE）的空间听觉重建方法。LLE是一种无监督的学习算法，主要用于将高维数据映射到低维空间中，以保留数据的本质结构。LLE算法的...
评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：2.18MB 上传时间：2021-02-21

: 基于局部线性嵌入的多流形学习故障诊断方法 LLE方法是一种基于局部线性嵌入的多流形学习故障诊断方法，该方法通过将单一流形的故障诊断方法扩展到多流形学习，分别提取每个故障数据集在其流形上的内在维度的本质特征，并通过比较新故障样本特征向量与嵌入向量...
评级：0 浏览量：111 收藏量：0 资源大小：396KB 上传时间：2021-03-25

: 局部线性嵌入（LLE） 局部线性嵌入（LLE）是一种无监督学习方法，属于流形学习的范畴。流形学习旨在从高维空间的样本数据中恢复出低维流形的结构，通常是为了实现数据的维数约减或数据可视化。流形可以视为一个局部可坐标化的拓扑空间，...
评级：0 浏览量：324 收藏量：0 资源大小：1.25MB 上传时间：2015-12-24

: 机器学习__局部嵌入式方法.pptx 局部线性嵌入（Locally Linear Embedding, LLE）是一种非线性的机器学习方法，主要用于数据的流形学习和维数约简。在高维数据中，数据点可能并非均匀分布在欧式空间，而是遵循某种复杂的低维流形结构。LLE的目标是...
评级：0 浏览量：89 收藏量：0 资源大小：2.23MB 上传时间：2023-01-14

: 流行学习包含等距离映射和局部线性嵌入法 ### 流行学习概述及其关键技术：等距离映射与局部线性嵌入 #### 一、引言在大数据时代，面对海量的高维数据，如何有效地进行数据分析和挖掘成为了研究的重点之一。维数约简作为数据预处理的重要手段，在减少计算...
评级：0 浏览量：162 收藏量：0 资源大小：726KB 上传时间：2009-05-19

: 变换K-均值聚类_Transformed K-means Clustering 然而，传统的K-均值算法在处理复杂数据集时可能会面临挑战，如非线性结构、噪声干扰以及特征选择的问题。为了克服这些问题，研究人员提出了“变换K-均值聚类”（Transformed K-means Clustering）这一创新性的框架，...
评级：0 浏览量：14 收藏量：0 资源大小：308KB 上传时间：2022-01-20

: 研究生创新项目结项申请书-基于多模自编码的深度多视角聚类在多视角聚类任务中，深度自编码器可以更好地建模每个视角的非线性结构，提高聚类效果。 4. **L21范数**： - L21范数是一种常用的稀疏性诱导规范，常用于多视角数据处理中。相比于传统的L1或L2范数，L21范数能够...
评级：0 浏览量：31 收藏量：0 资源大小：105KB 上传时间：2024-03-04

: 基于光滑近邻表示的基因表达数据子空间聚类利用每个数据点的近邻线性表示刻画数据集的非线性特点,并对近邻表示添加光滑约束,使数据点与近邻的距离关系嵌入到该数据点的重构表示中.在基因表达数据上的实验表明,所提出的方法优于其他几个现有方法,进而表明所...
评级：0 浏览量：110 收藏量：0 资源大小：447KB 上传时间：2021-01-13

: mrclope:大规模高维度分类属性数据的并行聚类算法为了解决这一问题，研究人员开发了mrclope（多分辨率分类属性数据的局部线性嵌入平行聚类），这是一个针对大规模高维度分类属性数据的高效并行聚类算法。mrclope通过结合局部线性嵌入（Locally Linear Embedding, ...
评级：0 浏览量：93 收藏量：0 资源大小：2.1MB 上传时间：2021-06-30

: 采用深度稀疏自动编码器实现高维矩阵降维，提取特征深度稀疏自动编码器（Deep Sparse Autoencoder, DSAE）是一种神经网络模型，用于学习数据的非线性表示，特别是在高维数据的降维和特征提取方面表现出色。在本场景中，我们使用MATLAB编程环境来实现这一技术，以处理...
评级：0 浏览量：4937 收藏量：33 资源大小：1.13MB 上传时间：2019-03-05

: 第十章降维与度量学习 -by- VAY-长跑 - CSDN博客1 还有其他许多降维和度量学习的技术，如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、局部线性嵌入（LLE）、Isomap和Spectral Embedding等，每种方法都有其适用场景和优势，需要根据具体问题来选择合适的方法。
评级：0 浏览量：95 收藏量：0 资源大小：1.36MB 上传时间：2022-08-03

: 拉普拉斯特征映射程序代码拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmaps，简称LE）是一种流行的数据降维方法，属于非线性流形学习算法。它主要用于处理高维数据集，通过寻找数据点之间的局部几何结构来揭示隐藏在高维空间中的低维流形。在模式识别...
评级：0 浏览量：135 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2021-03-30

: matlab聚类的代码-SAE:零镜头学习语义自动编码器（Spotlight），CVPR2017 现有的零镜头学习（ZSL）模型通常从视觉特征空间到语义嵌入空间（例如，属性空间）学习投影函数。然而，这种投影功能仅与预测训练所见类的语义表示（例如，属性预测）或分类有关。当应用于ZSL上下文中包含不同（看...
评级：0 浏览量：288 收藏量：0 资源大小：7KB 上传时间：2021-05-23

: 机器学习算法教程深度学习算法系列教程英文PPT课件无监督学习：相邻嵌入共15页.pptx 在提供的资料中，特别提到了几种无监督学习技术，包括相邻嵌入（Neighbor Embedding）、局部线性嵌入（Locally Linear Embedding, LLE）、拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmaps）以及t分布随机邻居嵌入（t-...
评级：0 浏览量：74 收藏量：0 资源大小：2.32MB 上传时间：2022-04-09

: 基于邻域保持嵌入-支持向量数据描述的过程监控算法及其应用.docx NPE算法首先确定每个样本的近邻点，然后使用线性组合重构样本，计算权重矩阵W，最后计算投影矩阵A。SVDD算法则是寻找一个体积最小但能包含尽可能多的数据的超球体，球心O和半径R作为检测指标。通过数值模拟过程和...
评级：5 浏览量：42 收藏量：0 资源大小：889KB 上传时间：2022-11-04

: 基于C―C方法的嵌入延迟时间和延迟时间窗方法的改进 (2011年) 2. **C-C方法**：一种用于估计非线性时间序列分析中的嵌入维数和延迟时间的方法，最初由Kim等人于1999年提出。 3. **嵌入延迟时间**（τ）：在重构相空间时，用来分离原始时间序列中相邻点的时间间隔。 4. **延迟...
评级：0 浏览量：185 收藏量：0 资源大小：810KB 上传时间：2021-04-23

: 非线性降维 局部线性嵌入（Locally Linear Embedding, LLE） LLE是一种非监督学习算法，它通过寻找每个数据点的局部线性重构来保留数据点之间的邻近关系。这种方法假设数据点及其邻域可以通过线性组合表示，并在低维空间中...
评级：0 浏览量：104 收藏量：0 资源大小：661KB 上传时间：2014-05-16

: 美赛各题型常见参考代码：八种降维方法交互式界面.zip 3. 局部线性嵌入（LLE）：LLE是一种非线性降维方法，保持了数据的局部结构。它在图像识别和社交网络分析中有所应用。 4. 邻近保序映射（t-SNE）：t-SNE是一种可视化高维数据的有效工具，通过最小化高维数据点之间的...
评级：0 浏览量：33 收藏量：0 资源大小：14KB 上传时间：2023-08-05

: 1.MATLAB数据处理模型代码 34种数据降维方法代码.rar 5. 局部线性嵌入（LLE）：LLE是一种非线性降维方法，保留了数据的局部结构，适用于非欧几里得空间的数据。 6. 独立成分分析（ICA）：ICA用于分离混合信号源，常见于音频信号处理和脑电图分析。 7. Sammon映射：一...
评级：0 浏览量：37 收藏量：0 资源大小：47KB 上传时间：2023-08-06

: LLE.rar_LLE数据降维标题“LLE.rar_LLE数据降维”表明了这个压缩包包含的是关于局部线性嵌入（Locally Linear Embedding, LLE）的数据降维方法的相关内容。LLE是一种非线性数据降维技术，通常用于高维数据集，目的是在保留数据原有结构...
评级：0 浏览量：51 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2022-09-24

: 美赛各题型常见参考代码：34种数据降维方法代码.zip 3. 局部线性嵌入LLE（Locally Linear Embedding）：保留数据的局部结构，适用于非线性降维。 4. Sammon映射Sammon Mapping：一种非线性降维方法，试图最小化高维到低维映射的二阶近似误差。 5. 箱型图降维Boxplot ...
评级：0 浏览量：47 收藏量：1 资源大小：1.14MB 上传时间：2023-08-05

: 矩阵谱分析在数据挖掘中的应用.pptx 2. **降维嵌入：**选择低维特征向量来保持数据的潜在结构，这对于高维数据集尤为重要。 3. **算法结合：**谱聚类算法经常与其他聚类算法结合使用，如\( k \)-means、层次聚类等，以提高聚类质量。 **性能影响因素：...
评级：0 浏览量：15 收藏量：0 资源大小：132KB 上传时间：2024-05-27

: L2_distance.zip_L2_distance_LE流形学习_流形学习 LE_流形学习算法_流形学习LE 在这个场景下，"L2_distance.zip" 文件集中关注的是利用L2距离（也称为欧几里得距离）进行流形学习的一种算法——LE（Locally Linear Embedding，局部线性嵌入）。LE算法是流形学习中一个经典而实用的工具，尤其适用...
评级：0 浏览量：95 收藏量：1 资源大小：1KB 上传时间：2022-07-14

: Matlab系列--目前多流形学习算法matlab代码.zip LLE保留了数据点的局部线性特性，通过寻找每个数据点的最近邻并建立线性重构模型，然后在低维空间中找到能够保持这种重构的映射。LLE有几种变体，如Riemannian LLE、Hessian LLE和Modified LLE，都可能包含在这个...
评级：0 浏览量：23 收藏量：0 资源大小：59.09MB 上传时间：2024-02-24

: 这是我从网上下载到的(LLE)的基于matlab实现，希望对研究Manifold Leanring的同事有所帮助.rar Locally Linear Embedding（LLE）是这种方法的一个重要实例，它通过保持局部邻域的线性性质来重构数据的拓扑结构。 LLE的基本思想是，高维空间中的每个点可以通过其最近邻的线性组合来近似表示。在低维嵌入空间中，...
评级：0 浏览量：18 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2024-05-04

: 数学建模数据处理：34种数据降维方法代码 3. 局部线性嵌入(LLE)：LLE保持数据的局部结构，用于非线性降维，适用于流形学习。 4. 潜在语义分析(LSA)：LSA是文本挖掘中的技术，通过奇异值分解(SVD)降低词向量的维度，揭示文档和词语之间的潜在语义关系。 5. ...
评级：0 浏览量：188 收藏量：1 资源大小：1.19MB 上传时间：2023-07-14

: kjade.rar_kjade_simple62s_数据降维_维度 kjade（可能是K-JAIDE的缩写）是一种基于聚类的数据降维方法，可能与主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)或局部线性嵌入(LLE)等其他降维技术相似，但具有其独特之处。"简单62s"可能是指该算法的一个简化或优化版本，...
评级：5 浏览量：42 收藏量：0 资源大小：13KB 上传时间：2022-07-15

: python_几种LLE_llepython_LLE算法Python_降维算法.zip 标题中的“LLE”指的是局部线性嵌入（Locally Linear Embedding）算法，这是一种非线性的降维方法，常用于高维数据的可视化和分析。在Python中，我们可以使用科学计算库Scikit-Learn来实现LLE。下面将详细介绍LLE...
评级：5 浏览量：114 收藏量：0 资源大小：8KB 上传时间：2021-10-11

: lle.rar_lle **lle（Locally Linear Embedding，局部线性嵌入）**是一种流行的非线性降维技术，它旨在保留数据的局部结构。在高维空间中的复杂数据集，如图像、文本或生物信息学数据，经常需要通过降维来简化分析，同时保持数据...
评级：0 浏览量：50 收藏量：0 资源大小：37KB 上传时间：2022-07-14

: Fault feature extraction based on improved locally linear embedding 局部线性嵌入（LLE）是一种用于非线性降维和特征提取的无监督学习算法。它基于这样的假设，即数据主要分布在流形上，而该流形可以由多个局部线性片段构成。每个数据点可以被近似表示为邻近点的线性组合。LLE的关键...
评级：0 浏览量：66 收藏量：0 资源大小：268KB 上传时间：2021-02-10

: 2015年全国研究生数学建模竞赛B题《数据的多流形结构分析》论文及附件。.zip 典型的算法包括Isomap、LLE（局部线性嵌入）、Laplacian Eigenmaps和Hessian LLE等。这些算法通过保持数据点之间的局部邻接关系来重构低维表示。 2. **几何图论（Geometric Graph Theory）**：在数据点之间构建图，...
评级：0 浏览量：26 收藏量：0 资源大小：6.96MB 上传时间：2023-10-22

: 大数据-算法-流形学习算法研究.pdf AISIE算法基于局域主方向重构(LPDR)，动态地选择邻域并更新测地线距离，旨在更有效地处理新样本和噪声点。作者详细描述了算法的框架、步骤以及噪声点的删除机制，并对算法的复杂性和正确性进行了分析。第四章则...
评级：0 浏览量：55 收藏量：0 资源大小：2.46MB 上传时间：2022-04-15

: 基于半监督学习的降维算法研究PPT课件.pptx 流形学习包括等度规映射(Isomap)、局部线性嵌入(LLE)和拉普拉斯特征映射(LE)等，这些算法通过量化样本间的关系来保持数据的局部和全局特性，并在低维空间中重构这些关系。然而，基于核函数的降维方法对核函数选择...
评级：0 浏览量：102 收藏量：0 资源大小：347KB 上传时间：2021-10-07

: C题：八种降维方法交互式界面_降维_八种降维方法_ 3. 局部线性嵌入（LLE） LLE是一种非线性降维方法，旨在保持数据的局部结构。在MATLAB中，可以使用`lle`函数实现。LLE通过寻找数据点之间的最佳线性近似来重构高维数据，从而得到低维表示。 4. 潜在语义分析（LSA）...
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: 数模专题之高维统计降维附程序和数据 3. **局部线性嵌入(LLE)**：LLE是一种非线性降维方法，它试图保持数据点之间的局部结构。LLE假设每个数据点可以由其邻居的线性组合来近似，并寻找最佳的权重使得降维后仍能保持这种近似关系。这种方法在处理非...
评级：0 浏览量：134 收藏量：0 资源大小：12.72MB 上传时间：2021-08-19

: 行业分类-设备装置-一种手写体数字图像降维方法.zip 3. 局部线性嵌入(LLE)：LLE试图保持数据点之间的局部结构，适合非线性数据，对于手写数字图像中可能存在复杂的形状和结构的情况尤为适用。 4. 自编码器(Autoencoder)：自编码器是一种无监督学习方法，通过神经网络...
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: manifold-lle Manifold Learning是研究如何从高维数据中发现潜在低维结构的一类方法，而Local Linear Embedding（局部线性嵌入）是其中的一种常用技术。在数据科学中，我们经常遇到高维数据集，但实际的内在结构可能只有少数几...
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: 代码混沌时间序列的RBF神经网络预测代码.rar 1. **数据预处理**：混沌时间序列往往需要通过相空间重构（如延时嵌入法）来提取其内在的几何结构，以便更好地捕获其非线性特征。 2. **网络构建**：设定RBF神经网络的结构，包括输入节点数（与时间序列的维度相关...
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: hctsa：高度比较的时间序列分析 4. **时间延迟嵌入特征**：通过时间延迟嵌入重构时间序列，提取如Kolmogorov-Smirnov距离、互信息等特征。 5. **复杂网络特征**：将时间序列转化为网络，通过节点度、聚类系数等网络属性分析序列的拓扑结构。 6. *...
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: 基于聚类和改进距离的LLE方法在数据降维中的应用本文主要探讨了一种新的数据降维方法——基于聚类和改进距离的局部线性嵌入(Local Linear Embedding, LLE)方法，并对其在人脸识别系统的应用进行了深入分析。 #### 二、背景知识：局部线性嵌入(LLE) LLE是一种非...
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: 图像表示的稀疏对偶正则化概念分解具体来说，矩阵分解技术（如特征值分解、奇异值分解SVD）被广泛应用于降维算法中，包括主成分分析PCA、线性判别分析LDA和图嵌入等方法。最近，非负矩阵分解(NMF)[2]被提出，以整合非负约束并获得基于部件的表示。...
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: scMVAE:深联合倾斜单细胞多组学模型 scMVAE模型学习了可用于以下操作的细胞的非线性联合嵌入（z）多个分析任务（即细胞聚类和可视化）通过具有（B）所述的三种学习策略的多模态编码器进行处理，然后通过解码器将每个组学数据的输出重构回原始维度。...
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