流形学习

最新推荐文章于 2022-05-30 23:34:06 发布
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本文介绍了几种常见的非线性降维方法，包括LLE、ISOMAP、HLLE、Laplacian Eigenmap、Diffusion Map和LTSA等。这些方法广泛应用于机器学习和数据可视化中。

LLE，ISOMAP，HLLE，Laplacian Eigenmap，Diffusion Map，LTSA 

LANCZOSNET: MULTI-SCALE DEEP GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS论文翻译
ysh的博客
10-08 935
参考资料： 【LanczosNet】LANCZOSNET: MULTI-SCALE DEEP GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 论文笔记 摘要 我们提出了Lanczos network(LanczosNet)，它使用 Lanczos algorithm 构造了图卷积的图拉普拉斯量graph Laplacian的低秩近似 low rank approximations。利用Lanczos算法的三对角分解 tridiagonal decomposition，通过矩阵乘方的快速近似计算有效
机器学习人群扩散（LPA算法）
骆驼分析师的博客
02-03 1万+
1、       业务场景说明： 2、       从业务映射到机器学习： 3、       友商应用资料： 4、       LPA方法原理：[1][3] 5、       特征过滤的解决方案：[4] 6、       R语言试验 7、       总结（仅个人观点，欢迎指出错误）： 附录： 一、常见的半监督学习大类：[2] 二、参考文献： 三、代码 1、 业务场景说明
Diffusion Map扩散映射
白景屹的博客
05-30 5732
扩散映射是一种非线性降维的方法。 Diffusion map使用了diffusion process的方法，假设黄色数据点a为热源，它可以扩散到其他点，扩散是随机行走的过程，如果目标距离热源远，则扩散概率小，反之扩散概率大。 diffusion process将空间距离转换为状态转移概率，从而确定随机行走的方向，确定细胞发育轨迹。 算法分为确定细胞转移方向（Markov矩阵）和降维（Markov矩阵特征值分解降维）两块； 如图所示，红色为目标细胞，在目标细胞周围有一些细胞，那么Diffusion Map首
INI流水线学习：将Isomap，LLE和扩散图算法应用于几个数据集，包括经典瑞士卷数据，虹膜数据集，MNIST，神经元尖峰数据和分子动力学模拟数据
02-18
EN.553.738高维近似，概率和统计学习最终项目 关查理，胡志明，张杰@约翰·霍普金斯大学 在这个项目中，我们探索三种不同的非线性降维/流形学习算法：Isomap，局部线性嵌入（LLE）和扩散图/ Laplacian特征图。 我们在数据集上对这些算法进行基准测试，例如经典的瑞士卷，虹膜，MNIST和神经元尖峰数据。 我们还将它们与主成分分析（PCA）进行比较，后者是一种线性降维算法。 最后，我们有一个使用扩散图的演示来分析氢二聚体的玩具分子动力学模拟的自由能态。 要运行任何基准测试/演示，请启动相应的脚本： python filename.py 。 您可以编辑每个脚本中每个算法中的超参数，例如投影维和相邻算法的数量。 先决条件 脚本要求： 数据集 Swiss Roll和Iris数据集是从sklearn.datasets包生成的。 我们下载了亚·莱卡的网页的数据库MNIST。 神经
流形学习算法的总结
weixin_42327556的博客
07-18 1万+
       由于线性降维算法在降维后不能很好保持复杂结构高维数据的完整信息，所以产生对非线性降维的需求，也就有从数学拓扑中出发的流形映射，这是因为大部分现实中非线性结构都可以看做是流形结构，当然也有不是流形结构的几何体，比如两条相交的直线的交叉点，而且由于流形的定义就是和欧式空间存在一个同胚映射（映射和逆映射都是连续映射），同胚映射可以很好保留流形的几何性质。，只要把对应的映射构造出来，就可以把...
基于流形学习的Matlab代码.zip_matlab 流形学习_基于Matlab的流形学习的开发代码_流学习_流形学习 matl
07-15
在给定的压缩包“基于流形学习的Matlab代码.zip”中，包含了一系列用Matlab编写的流形学习算法实现，这些代码可以帮助我们理解和应用流形学习方法。 首先，我们需要了解流形学习的基本概念。在高维空间中，实际的...
何晓飞--流形学习
07-10
### 何晓飞--流形学习 #### 一、引言 流形学习是一种新兴的数据分析方法，旨在从高维数据中发现潜在的低维结构。这种方法基于一个假设：尽管观测到的数据通常处于高维空间中，但实际上这些数据点可能集中在某个低维...
流形学习介绍
03-05
流形学习是现代数据科学中的一个重要分支，它主要研究如何从高维数据中发现低维的、非线性的结构，即“流形”。在实际应用中，数据往往以高维度形式存在，但可能存在内在的低维结构。流形学习的目标就是揭示这种结构...
FTP__recifslve.rar_MVU算法_数学计算_流形学习 matlab
07-15
标题中的“FTP__recifslve.rar_MVU算法_数学计算_流形学习 matlab”指的是一款关于流形学习的MATLAB实现，具体来说是MVU（Maximum Variance Unfolding，最大方差展开）算法。MVU是一种非线性降维方法，常用于高维...
流形学习在浅海水声通信中的应用.docx
02-23
【流形学习】是机器学习领域的一个重要分支，旨在通过降维技术来揭示高维数据的内在低维结构。在浅海水声通信中，信道特性受到多种因素的影响，如海底和海面的随机起伏、水体的折射和散射等，导致通信信号的频域选择...
diffusion map
07-27
diffusion map, kernel, geometric distance
非线性降维的经典算法Isomap
09-23
非线性降维的经典算法Isomap，详细的说明了具体步骤，打包的。用作实验测试，学习isomap算法非常有用。同时包含了posesSelected.mat文件。
扩展映射 Diffusion maps
weixin_33897722的博客
12-27 3275
Diffusion maps接触到扩展映射，高维数据降维的相关东西。 扩展映射是一种非线性方法。
流形学习（Manifold Learning）简单介绍
热门推荐
bbbeoy的专栏
09-16 4万+
传统的机器学习方法中，数据点和数据点之间的距离和映射函数f都是定义在欧式空间中的，然而在实际情况中，这些数据点可能不是分布在欧式空间中的，因此传统欧式空间的度量难以用于真实世界的非线性数据，从而需要对数据的分布引入新的假设。 流形(Manifold)是局部具有欧式空间性质的空间，包括各种纬度的曲线曲面，例如球体、弯曲的平面等。流形的局部和欧式空间是同构的。 流形是线性子空间的一种非线性
流形学习存在的缺点
Lasso's Blog
04-26 5725
流形学习存在的缺点     当前的流形学习方法存在的主要不足有： (1) 流形学习算法计算复杂度高 现有流形学习的一个很大瓶颈就是计算复杂度太高，这阻碍了其在实际中的应用。虽然其对非线性数据具有较好的降维效果，但如何有效降低计算量，甚至推广其线性化算法是一个研究热点。线性化是一个很好的方法，但是线性化以后对于高度的非线性问题也一样束手无策。如何得到可处理非线性数据的线性化流形学习方法值
流行学习常用算法
qq_18343569的博客
12-02 4726
Isomap：等距映射。前提假设为低维空间中的欧式距离等于高维空间中的侧地线距离，当然该算法具体实施时是高维空间中较近点之间的测地线距离用欧式距离代替，较远点距离用测地线距离用最短路径逼近。 LLE:局部线性嵌入。前提假设是数据所在的低维流形在局部是线性的，且每个采样点均可以利用其近邻样本进行线性重构表示。 LE：拉普拉斯特征映射。前提假设是在高维中很近的点投影到低维空间中的象也应该离
LTSA的Matlab版本代码详解
weixin_40411446的博客
04-20 3369
function [T,NI] = LTSA(data,d,K,NI) [m,N] = size(data); % m是输入样本点的维数. N是输入样本个数 % Step 0: Neighborhood Index if nargin<4 %如果输入参数个数<4 if length(K)==1 %向量K的长度 ...
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