matlab 降维工具箱

最新推荐文章于 2025-04-17 12:02:19 发布
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#matlab #人工智能

Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction
 
降维方法包括：

  1. Principal Component Analysis (PCA)

  2. • Probabilistic PCA

  3. • Factor Analysis (FA)

  4. • Sammon mapping

  5. • Linear Discriminant Analysis (LDA)

  6. • Multidimensional scaling (MDS)

  7. • Isomap

  8. • Landmark Isomap

  9. • Local Linear Embedding (LLE)

  10. • Laplacian Eigenmaps

  11. • Hessian LLE

  12. • Local Tangent Space Alignment (LTSA)

  13. • Conformal Eigenmaps (extension of LLE)

  14. • Maximum Variance Unfolding (extension of LLE)

  15. • Landmark MVU (LandmarkMVU)

  16. • Fast Maximum Variance Unfolding (FastMVU)

  17. • Kernel PCA

  18. • Generalized Discriminant Analysis (GDA)

  19. • Diffusion maps

  20. • Neighborhood Preserving Embedding (NPE)

  21. • Locality Preserving Projection (LPP)

  22. • Linear Local Tangent Space Alignment (LLTSA)

  23. • Stochastic Proximity Embedding (SPE)

  24. • Multilayer autoencoders (training by RBM + backpropagation or by an evolutionary algorithm)

  25. • Local Linear Coordination (LLC)

  26. • Manifold charting

  27. • Coordinated Factor Analysis (CFA)

  28. • Gaussian Process Latent Variable Model (GPLVM)

  29. • Stochastic Neighbor Embedding (SNE)

  30. • Symmetric SNE (SymSNE)

  31. • new: t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)

  32. • new: Neighborhood Components Analysis (NCA)

  33. • new: Maximally Collapsing Metric Learning (MCML)

     
matlab 降维工具箱mle,Matlab数据降维工具箱
weixin_34321959的博客
03-17 1348
【实例简介】Matlab Toolbox for Dimensionality ReductionMatlab数据降维工具箱，包括几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、HessianLLE、LTSA、DiffusionMaps、KernelPCA、KernelLDA、SNE、NPE、LPP、SPE、L...
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02-11 1042
降维；matlab
Matlab降维工具箱
08-27
常用Matlab降维软件包包括真实有效的多种降维算法： - Principal Component Analysis ('PCA') - Linear Discriminant Analysis ('LDA') - Multidimensional scaling ('MDS') - Isomap ('Isomap') - Landmark Isomap ('LandmarkIsomap') - Locally Linear Embedding ('LLE') - Laplacian Eigenmaps ('Laplacian') - Hessian LLE ('HessianLLE') - Local Tangent Space Alignment ('LTSA') - Diffusion maps ('DiffusionMaps') - Kernel PCA ('KernelPCA') - Generalized Discriminant Analysis ('KernelLDA') - Stochastic Neighbor Embedding ('SNE') - Neighborhood Preserving Embedding ('NPE') - Linearity Preserving Projection ('LPP') - Stochastic Proximity Embedding ('SPE') - Linear Local Tangent Space Alignment ('LLTSA') - Simple PCA ('SimplePCA') - Probabilistic PCA ('ProbPCA') - Conformal Eigenmaps ('CCA', implemented as an extension of LLE) - Maximum Variance Unfolding ('MVU', implemented as an extension of LLE) - Fast Maximum Variance Unfolding ('FastMVU') - Locally Linear Coordination ('LLC') - Manifold charting ('ManifoldChart') - Coordinated Factor Analysis ('CFA') - Autoencoders using RBM pretraining ('AutoEncoderRBM') - Autoencoders using evolutionary optimization ('AutoEncoderEA')
【Matlab】数据降维工具箱drtoolbox
爱.NET
04-26 929
转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/xiaowei_cqu/article/details/7515077 drttoolbox :Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction是Laurens van der Maaten数据降维的工具箱。 里面囊括了几乎所有的数据降维算法： - Principal Component Ana...
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01-29
Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction Matlab数据降维工具箱，包括几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、HessianLLE、LTSA、DiffusionMaps、KernelPCA、KernelLDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、SPCA、CCA、MVU、FastMVU、AutoEncoder、AutoEncoderEA
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### MATLAB数据降维工具箱详解 #### 一、引言 数据降维是机器学习与数据分析领域中的一个重要技术，它能够帮助我们减少数据的维度，从而简化计算过程、提高算法效率，并有助于解决“维度灾难”问题。MATLAB作为一...
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Matlab数据降维工具箱 包括几乎所有的数据降维方法
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Matlab数据降维工具箱 Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction Matlab数据降维工具箱，包括几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、HessianLLE、LTSA、DiffusionMaps、KernelPCA、KernelLDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、SPCA、CCA、MVU、FastMVU、AutoEncoder、AutoEncoderEA
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04-17 325
Matlab数据降维工具箱 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 简介 Matlab数据降维工具箱是一款功能强大的Matlab Toolbox，涵盖了几乎所有的数据降维方法。此工具箱为研究人员和工程师提供了一套完整的降维算法，以便于对高维数据进行有效处理和分析。 包含算法 主成分分析（PCA） 线性判别分析（LDA） 独立成分分析（ICA） 多维尺度分析（MDS） 等...
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dimensionality reduction and metric learning.This Matlab toolbox implements 34 techniques for dimensionality reduction and metric learning. These techniques are all available through the COMPUTE_MAPPI...
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MatlabToolboxforDimensionalityReduction-drtoolbox.rar 最近想详细研究下特征提取和降维相关的东西.. 在网上搜索了一下.查到了个降维的工具箱.感觉还不错..先分享一下~ 这个工具箱里把常见的降维方法几乎都涵盖了.. drtoolbox.rar ================================= Currently, the Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction contains the following techniques: Principal Component Analysis Probabilistic PCA Factor Analysis Sammon mapping Linear Discriminant Analysis Multidimensional scaling Isomap Landmark Isomap Local Linear Embedding Laplacian Eigenmaps Hessian LLE Local Tangent Space Alignment Conformal Eigenmaps Maximum Variance Unfolding Landmark MVU Fast Maximum Variance Unfolding Kernel PCA Generalized Discriminant Analysis Diffusion maps Stochastic Neighbor Embedding Symmetric SNE new: t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding Neighborhood Preserving Embedding Locality Preserving Projection Linear Local Tangent Space Alignment Stochastic Proximity Embedding Multilayer autoencoders Local Linear Coordination Manifold charting Coordinated Factor Analysis new: Gaussian Process Latent Variable Model
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