特征降维工具

最新推荐文章于 2025-12-16 15:16:39 发布
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#机器学习 #matlab

用于降维的Matlab代码（子空间学习）

http://www.cad.zju.edu.cn/home/dengcai/Data/DimensionReduction.html

用于降维的Matlab工具箱

https://lvdmaaten.github.io/drtoolbox/#usage

Feature Selection Library

https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/56937-feature-selection-library

DACCUI
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matlab 降维工具箱mle,Matlab数据降维工具箱
weixin_34321959的博客
03-17 1367
【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...
数据降维工具箱drttoolbox
ZSZ_shsf的博客
03-19 1467
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 Analysis (‘PCA’) Linear Discriminant Analysis (‘LDA’) ……
降维工具箱
09-27
包含PCA, LLE, MDS, Isomap,KPCA,KLDA, MCML等 20几种降维方法的matlab代码，里面有说明
Matlab数据降维工具箱 包括几乎所有的数据降维方法
11-09
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
来个猛的降维工具！
Datawhale
01-29 510
UMAP：强大的可视化&异常检测工具简介数据降维最为重要的是降低数据的维度的同时尽可能保有大量的原始信息，而其中最为大家熟知的是PCA和tSNE，但是这二者都存在一些问题，PCA的...
数据降维工具箱drtoolbox
luckyboy101的专栏
07-31 3691
这个工具箱的主页如下，现在的最新版本是2013.3.21更新，版本v0.8.1b http://homepage.tudelft.nl/19j49/Matlab_Toolbox_for_Dimensionality_Reduction.html       这里有两个这个工具箱的简单介绍： 【Matlab】数据降维工具箱drtoolbox http://blog.youkuaiyun.com/x
MATLAB特征降维工具包：实现PCA等多种降维技术
MATLAB是一种广泛应用于工程计算及数据处理的软件工具，它提供了丰富的函数库，用于实现各种数据处理和分析任务，其中就包括特征降维工具包。该工具包中的PCA函数是一种常用的线性降维方法，即主成分分析法，它通过...
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特征降维,特征降维方法,matlab
09-10
特征降维是数据分析和机器学习领域中的关键技术，它旨在减少数据集中的原始特征数量，同时保持数据集的主要信息。在处理大数据信号时，特征降维尤其重要，因为大量的特征可能导致计算复杂度增加、过拟合风险提高以及...
精选资源
数据降维工具箱_lle_LLE数据降维_matlab_降维工具_pca降维_
10-02
数据降维是机器学习和数据分析领域中的关键技术，它旨在减少数据集的复杂性，同时保持数据的主要特性。在本资源包中，包含了多种数据降维的算法实现，如...总的来说，这个数据降维工具箱为研究和应用提供了宝贵的资源。
精选资源
drtoolbox_drtoolbox_降维_数据降维_特征降维_特征降维_
10-01
为了解决这些问题，特征降维技术应运而生。`drtoolbox` 是一个专门用于降维和特征提取的工具，它提供了一系列算法来帮助研究人员和实践者处理多维数据。 降维技术主要分为线性和非线性两大类。线性方法如主成分分析...
精选资源
MATLAB源码集锦-特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码
02-16
在数据分析领域，特征降维、特征融合和相关分析是至关重要的技术，特别是在处理高维度数据时。MATLAB作为一款强大的数值计算与可视化软件，提供了丰富的工具箱来支持这些任务。以下将详细介绍这些知识点以及如何在...
MATLAB数据降维工具箱drtoolbox的安装过程及使用
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uncle_ll的博客
03-05 2万+
最近想做数据降维的处理工作，接触到drtoolbox工具箱 感谢：http://blog.youkuaiyun.com/xiaowei_cqu提供的博文，就文中的内容做些补充 The Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction contains Matlab implementations of 38 techniques for dimensional...
一些Matlab中好用的数据降维和特征选择工具包
qq_21905401的博客
06-06 7941
1、Feature selection libraryhttps://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/56937-feature-selection-library2、codes and datasets for feature learninghttp://www.cad.zju.edu.cn/home/dengcai/Data/data....
matlab 降维工具 转载【https://blog.youkuaiyun.com/tarim/article/details/51253536】
bajiong1328的博客
04-01 614
降维工具箱drtool 这个工具箱的主页如下，现在的最新版本是2013.3.21更新，版本v0.8.1b http://homepage.tudelft.nl/19j49/Matlab_Toolbox_for_Dimensionality_Reduction.html 这里有两个这个工具箱的简单介绍： 【Matlab】数据降维工具箱drtoolbox htt...
sklearn 特征降维利器 —— PCA & TSNE
03-22 1万+
同为降维工具，二者的主要区别在于， 所在的包不同（也即机制和原理不同） from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.manifold import TSNE 因为原理不同，导致，tsne 保留下的属性信息，更具代表性，也即最能体现样本间的差异； TSNE 运行极慢，PCA 则相对较快； 因此更为一般的处理，尤其在展示（可视化）高维数据时，常
【机器学习】UMAP：强大的可视化&降维工具
fengdu78的博客
02-01 3793
作者：杰少UMAP：强大的可视化&异常检测工具简介数据降维最为重要的是降低数据的维度的同时尽可能保有大量的原始信息，而其中最为大家熟知的是PCA和tSNE，但是这二者都存在一些问题...
LDA与PCA都是常用的降维方法，二者的区别
Gunther的博客
10-22 1万+
从主观的理解上，主成分分析到底是什么？它其实是对数据在高维空间下的一个投影转换，通过一定的投影规则将原来从一个角度看到的多个维度映射成较少的维度。到底什么是映射，下面的图就可以很好地解释这个问题——正常角度看是两个半椭圆形分布的数据集，但经过旋转（映射）之后是两条线性分布数据集。 LDA与PCA都是常用的降维方法，二者的区别在于： 出发思想不同。PCA主要是从特征的
7种降维方法
huicooling的博客
09-03 5035
访问页面：https://blog.youkuaiyun.com/yimingsilence/article/details/53007828
机器学习高阶教程＜3＞统计学习理论进阶
最新发布
2303_77568009的博客
12-16 1472
你是否经历过模型在训练集上表现完美，在测试集上却一塌糊涂？这背后是训练误差与泛化误差的鸿沟。本文带你深入统计学习理论的核心，用生活化类比拆解VC维、Rademacher复杂性等“烧脑”概念，揭示它们如何共同编织泛化误差边界这张“安全网”。通过直观的可视化代码，你将看到直线分类器为何只能“打散”3个点而非4个点，以及不同模型在噪声标签下的不同表现。最后，这些理论将落地为三个实战解决方案，帮你从“凭经验调参”升级为“靠理论导航”的理性设计者。
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