有了一个 graph,然后就可以用 Laplacian 三板斧了: 1. 计算 L; 2. 把 L 做SVD分解; 3. 找出 top k+1 最小的 eigenvalue, 去掉为 0 的那个, 就能得到对应的 k 个维度为 1*N 的向量, 变成 N 个 k*1 的向量就是降维之后的点。 LE算法的数据推理参见; https://zhuanlan.zhihu.com/p/25096844 ...
6 LE 拉普拉斯特征映射 其思路和LLE很相似,也是基于图的降维算法,希望相互关联的点降维后的空间尽可能靠近,通过构建邻接矩阵,最后推导,矩阵分解等步骤,实现降维。 sklearn API:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.manifold.SpectralEmbedding.html#sklearn.manifold.SpectralEmbedding fromsklearni...
摘要:拉普拉斯特征映射(LE)算法基于流形学习思想将原始数据映射到低维空间,然而其无法解决样本外点学习问题,更没有使用类别信息。针对这些实际应用问题提出了一种新的基于配对矩阵的拉普拉斯特征映射(PM-LE)算法。PM-LE的目标是使得高维空间中的“相似点”投影到本征低维空间后为近邻点,同时该算法引入类别信息帮助构建...
Keywords: LLE algorithm; High dimensional data; Lower dimensional space; Nonlinear dimensionality reduction; Mapping of data points 1 引言 目前流行的降维算法Principal Component AnalysisScaling可变因素的线性关系建模提出了 LLE200503- 0065- 02 吴清 天津 300130 利用线性重构的局部对称性找出高维数据空间中的非...
应该是argmin tr(P'XLX'P)所以，literally，LPP就是LE引入线性策略的结果。
分形曲线及matlable算法 0 koch分形曲线在线演示 从一条直线段开始,将线段中间的三分之一部分用一个等边三角形的两边代替,形成山丘形图形如下 在新的图形中,又将图中每一直线段中间的三分之一部分都用一个等边三角形的两条边代替,再次形成新的图形如此迭代,形成 koch 分形曲线。
Yann LeCun 最新无监督算法URLOST URLOST: Unsupervised Representation Learning without Stationarity or Topology https://arxiv.org/pdf/2310.04496 摘要: 无监督表示学习取得了巨大进步,但受到其对数据模态特定的平稳性和拓扑结构的依赖的限制,这是生物智能系统中没有的限制。例如,人类视觉处理来自不规则和非平稳...
leeetcode之双指针算法 一、双指针算法题(上) 283. 移动零 题目要求: 思路:两层循环,第一层循环寻找0,第二层找非0,交换。两层循环,时间复杂度为O( ) 优化思路:双指针 cur先遍历数组,寻找非0元素,dest暂时按兵不动,dest到快指针中间的元素(左开右开),用来表示0元素,cur到数组结尾表示的是为探索区域,...
LeNet-5输入为32x32的二维像素矩阵,由于是灰度图,输入通道为1,其正向传播步骤为 先经过一层5x5的卷积,feature map为6,也就是输出通道为6。由于没有在图片四周加padding,像素矩阵大小变为了28x28。这一层参数量为(5x5+1)x6 = 156。 然后经过一层2x2的平均值池化层进行下采样。像素矩阵大小变为了14x14 ...