降维之流形学习之ISOMAP（基于MDS）

最新推荐文章于 2021-09-29 19:01:39 发布
原创 最新推荐文章于 2021-09-29 19:01:39 发布 · 940 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客围绕降维中的流形学习展开，重点介绍了ISOMAP方法，且该方法基于MDS。流形学习是信息技术领域用于数据降维的重要手段，ISOMAP在其中有着独特的应用和优势。

等度量映射（Isometric Mapping，简称Isomap）
weixin_44345870的博客
12-13 5453
等度量映射（Isometric Mapping，简称Isomap） 1 绪论 在MDS中已经说明了为何要进行降维。而进行降维的一般有两类方法：特征选择和特征提取。 特征选择：根据一定的标准学则显著特征 特征提取：通过对所有特征进行变换来获取精简的特征集 对于降维方法中，经典的线性方法（例如主成分分析，PCA）存在一些不足，即无法发现螺旋的一维结构。Isomap就是处理此类问题的一种经典的非线性学习方法。 2 等度量映射 等度量映射（Isometric Mapping，Isomap）的基本观点同MDS
【机器学习】非线性降维、流形学习的基本概念、如何选择合适的非线性降维方法以及非线性降维的流形学习实例（含python代码）
最新发布
ya的博客
08-28 1625
流形学习方法通常对数据的局部结构很敏感，并且可能不适用于所有类型的数据，它们可能不如其他降维技术（如主成分分析PCA）那样高效，尤其是在处理大规模数据集时如果数据呈现出明显的流形结构，则LLE、Isomap或LE可能是合适的选择如果目标是数据可视化，t-SNE通常能提供非常好的效果总的来说，非线性降维是处理复杂高维数据的有力工具，但需要根据具体情况进行适当的选择和调整，每种方法都有其优势和局限性，适用于不同的数据特性和应用场景。
机器学习降维算法六——ISOMAP(等距特征映射)
weixin_43499818的博客
09-17 1万+
流形学习: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。流形学习假设所处理的数据点分布在嵌入于外维欧式空间的一个潜在的流形体上，或者说这些数据点可以构成这样一个潜在的流形体。 图1 一个嵌在三维空间的流行体 图1就是一个数据嵌入在流行体的例子，传统的例如PCA和MDS降维方法效果就不是十分理想。此流行体实际上是一个二维分布的平
维度打击，机器学习中的降维算法：ISOMAP & MDS
热门推荐
DarkScope从这里开始
11-19 4万+
降维是机器学习中很有意思的一部分，很多时候它是无监督的，能够更好地刻画数据，对模型效果提升也有帮助，同时在数据可视化中也有着举足轻重的作用。一说到降维，大家第一反应总是PCA，基本上每一本讲机器学习的书都会提到PCA，而除此之外其实还有很多很有意思的降维算法，其中就包括isomap，以及isomap中用到的MDS。ISOMAP是‘流形学习’中的一个经典算法，流形学习贡献了很多降维算法，其中一些与很多
MDS方法流形学习
02-22
关于流形学习中Multi dimention scaling 理论和介绍
流形学习——MDS多维缩放算法
qq_38883271的博客
04-02 542
from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits import mplot3d def loadDataSet(fileName,delim='\t'): fr = open(fileName) stringArr = [line.str...
流形学习——MDS & ISOMAP
七把叉
07-20 3048
流形学习 流形学习 1.矩阵内积 2.特征值，特征向量，特征分解 2.1 特征值和特征向量 2.2 特征分解 3. 数据降维 3.1 MDS（Multiple Dimensional Scaling） 3.1.1 实现流程 3.1.2 pseudocode 3.1.3 code(python) 3.2 isomap（等度量映射） 3.2.1核心 3.2.2过程 3.2.3pesud...
机器学习基础（八）：降维与度量学习（KNN、MDS、线性降维、PCA、核化线性降维、流形学习、度量学习）
zero_ling
09-29 2019
8、降维与度量学习 8.1 k近邻k-Nearest Neighbor(KNN)学习 常用的监督学习方法，“懒惰学习lazy learning”的代表 给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个邻居的信息来进行预测 通常分类任务中使用“投票法（选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果）”，回归任务中使用“平均法”，还可基于距离远近进行加权平均或加权投票，距离越近的样本权重越大。 条件：假设任意测试样本x附近任意小的δ离范围内总能找到一个训练样本，即训练样本的采
matlab实现: 流形学习算法ISOMAP与LLE的matlab代码
01-27
在本主题中，我们将深入探讨两种常用的流形学习算法——ISOMAP（Isometric Feature Mapping）和LLE（Locally Linear Embedding），以及它们在MATLAB环境中的实现。 ISOMAP是一种基于图的非线性降维方法，它试图保持...
非线性降维与流形学习
# 非线性降维与流形学习 ## 1. 引言 在高维数据中，我们很难直观地识别隐藏其中的有意义低维结构。当数据位于输入空间 $\mathbb{R}^r$ 的线性（或近似线性）低维子空间（流形）$M$ 时，线性投影方法非常有用。但...
ISOMAP降维
01-19
流形学习非线性降维 ISOMAP降维 matlab代码 matlab降维 完整版
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。
Isomap程序代码
02-23
2000年science上发表的isomap算法的matlab code,主要用于非线性维数约简。
浅谈流形学习之Isomap算法
WEILING123的博客
09-28 4919
1.流形学习基本概念 “maniflod”在英文中作为动词的原意为复写，使多样化。中文译法出自文天祥的“天地有正气，杂然赋流形”，虽然初识不太好理解，但讲究一个文采飞扬。此外，“mani-”表示多，“fold”有折叠的意思，可简单理解为由多个面叠加而成。“manifold”在日文中就翻译为多样体，较为符合原意。流形学习（manifold learning）是一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法。按照数学中的定义，流形是指在局部与欧式空间同胚的空间，即它在局部具有欧式空间的性质，能够适用欧式距离进行距离计算。
流形学习漫谈一：多维缩放(Multiple Dimensional Scaling, MDS)
dzyha2011的专栏
10-07 3430
降维算法是机器学习中的重要一部分，通常用的比较多的算法有线性判别分析(LDA)与主成分分析(PCA)等。在此基础上，还有中算法，即流形学习，在计算机视觉中有着广泛的应用。由于直接计算高维特征空间的距离具有很高的错误率(如图所示，高维空间的距离并不合理)，例如，在现实生活中，计算北京到华盛顿之间的距离，如果直接透过地球内部直接计算两点之间直线距离是不合适的，最好的办法是围绕地球表面，在微小的局部上计...
MDS与流形学习
abe的博客
11-19 1074
MDS（Multidimensional Scaling)是一种线性降维方法，它的核心思想是保持成对样本间欧氏距离的相似性。流形学习中的Isomap算法则是非线性降维方法了，但是它借鉴了MDS的思想，其创新点在于将MDS中的欧氏距离换成了流形上的测地线距离（即流形上两点间最短曲线，例如，球面上两个点的测地线就是球面上连接两个点的大圆弧）。流形学习的相关资料： 流形学习专题介绍 - 王瑞平（中科院计
机器学习 降维算法: isomap & MDS
diaoqi6581的博客
11-20 426
　　最近在看论文的时候看到论文中使用isomap算法把3D的人脸project到一个2D的image上。提到降维，我的第一反应就是PCA,然而PCA是典型的线性降维，无法较好的对非线性结构降维。ISOMAP是‘流形学习’中的一个经典算法，流形学习贡献了很多降维算法，其中一些与很多机器学习算法也有结合，先粗糙的介绍一下’流形学习‘。 　　流形学习 　　流形学习应该算是个大课题了，它的基...
isomap mds 实现
qq_33433822的博客
10-08 804
Isomap 和 mds 实现 数据集：iris 数据集描述：一共五个字段，前四个字段表示花的四个属性，最后一个字段表示花的类别。共有150组数据，三种类别 Mds方法思路：首先计算任意两朵花的欧式距离结果放入disM2矩阵,接着计算B2，然后对B降维为m*2，得到result2矩阵。 Isomap方法思路：首先计算任意两朵花的欧式距离结果放入disM矩阵，选取k=10，使得前k个最短路径
isomap 资料
学习记录
05-04 1万+
http://apps.hi.baidu.com/share/detail/31461224 转载 Playing with Nonlinear Dimensionality Reduction 这学期有一门课程《数学建模案例分析》，讲到了两种经典的非线性降维（Nonlinear Dimensionality Reduction）方法：lle和isomap。问题是别人做过的，算法实
拉普拉斯特征映射：非线性降维的流形学习方法
2006年，Yang等人提出了一种半监督非线性降维方法，通过整合等距嵌入、局部线性嵌入和局部切空间排列这三种经典流形学习算法与半监督学习策略，产生了半监督等距嵌入（SSIsomap）、半监督局部线性嵌入（SSLLE）和半...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值