NPE 的思想和LLE相同,主要是在降维过程中保持流形的局部线性结构不变,从而来提取数据中的有用信息。这里的局部线性结构是通过重构权重矩阵来表征的,而重构权重矩阵就是邻域内邻居点对结点的线性重构的系数矩阵。 和其他经典流形学习算法类似,NPE 的算法步骤主要分为三步: 1. 构建邻域图 利用K 最近邻(KNN)算法来构建邻域图。假设共有
针对训练样本不足时,对数据的低维子空间估计可能会产生严重偏差的问题,提出了一种基于QR分解的正则化邻域保持嵌入算法。首先,该算法定义一个局部拉普拉斯矩阵保留原始数据的局部结构;其次,将类内散度矩阵的特征谱空间划分成三个子空间,通过倒数谱模型定义的权值函数获得新的特征向量空间,进而对高维数据进行预处理;最后,...
2019-08-11 11:28 −邻域保持嵌入(NPE)是流形学习里较为常用的一种线性学习算法,被广泛应用于过程监测中。本文首先介绍 NPE 的算法思想及步骤,接着列出了算法的推导,最后给出其代码实现。... 此账号已注销 0 2658 ArrayList实现原理(JDK1.8) 2019-11-30 19:14 −### ArrayList实现原理(JDK1.8) 模型的构建与应用,包括:获取CSTR过...专利查询请上爱企查
t-SNE降维算法介绍 | t-分布随机邻域嵌入(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE):t-SNE 是一种用于可视化高维度数据的降维算法,属于无监督学习。它将数据映射到低维度空间中,同时保持数据点之间的相似性。 t-SNE算法的基本原理是: 在高维空间中,为每个数据点计算一个概率分布,表示数据点间的相似度...
2013年科研热词流形学习人脸识别邻域保持嵌入维数约简特征提取故障诊断非零空间非负线性最小二乘零空间降维邻域相似度邻域保持判别嵌入遥感影像近无损自适应邻域监督学习正交邻域保持嵌入正交模拟电路模式识别数字指纹支持向量机拉普拉斯特征影射算法局部线性嵌入局部保持投影小波包能量谱安全分发多流形增量图像距离加密信息熵不...