基于流形学习的数据降维算法的研究的中期报告 一、研究背景 随着数据技术的快速发展,大数据的处理成为各领域的热点问题。但是,随着数据的增多,数据的维度不断增加,使得数据的处理变得困难,也大大降低了数据的处理效率。 针对这个问题,数据降维技术应运而生。数据降维技术能够将高维度的数据降低到低维度,保留数据的主要...
论文围绕基于流形学习的降维展开,并尝试解决以上提出的流形算法中存在 的问题。主要工作包括以下几个方面: 1.提出直接提高模型学习效果的基于流形的特征选择算法。通过结合流形学 习以及最优实验设计理论,我们提出的特征选择方法能选择出有利于提高 模型学习效果的特征点。该算法假设数据点分布在潜在流形之上,考虑原 始...
流形学习是一种基于拓扑学和微积分的降维技术，它假设数据分布在低维流形上。流形学习通过寻找这个低维流形，并将原始数据映射到该流形上来实现降维。流形学习的优点是可以处理非线性相关性较强的数据，并且可以更好地可视化数据，但缺点是对数据分布的假设较强，且计算复杂度较高。综上所述，无监督学习中的降维算法...
数据降维是将高维空间数据映射到低维空间的过程.作为数据降维的一个重要组成部分,流形学习能够挖掘出高维数据中潜在非线性流形结构信息,并得到高维数据在低维空间的紧致嵌入,与人脑视觉认知机制相一致.流形学习是二十世纪末期提出的数据降维方法,经过近二十年的发展,已广泛应用于模式识别,机器学习和数据挖掘等信息处理领域...
基于流形学习的数据降维算法_季绣宇
由降维过程是否可以用一个线性变换表示决定。pca降维的过程可以通过数据乘以一个矩阵表示，因此就是一个...
的识别,降维算法的好坏直接影响人脸识别的识别率.近年来,基于流形学习的人脸识别算法引起了广泛的关注,在数据降维方面取得了较大的成功.本文首先介绍图嵌入和一些经典的流形学习算法,然后对一些已存在的降维算法进行研究,并将其应用于具体的人脸识别问题中.通过在人脸库上的仿真实验和与其它算法对比,验证了本文算法的...
提出了一种新的基于图像块距离的邻域选择方法,并将其应用于流形学习中,得到一类新的高光谱图像非线性降维算法。该类算法利用高光谱图像物理特性,结合图像的光谱信息和空间信息,在最大限度减小图像信息冗余的基础之上,很好地保持了原始数据集的特性。与其它高光谱图像的降维算法相比,改进的流形学习算法不仅考虑到高光谱...
ML之DR:sklearn.manifold(流形学习和降维的算法模块)的简介、部分源码解读、案例应用之详细攻略 ML之DR:sklearn.manifold(流形学习和降维的算法模块)的简介、部分源码解读、案例应用之详细攻略 sklearn.manifold的简介 sklearn.manifold(流形学习和降维的算法模块)的概述...
给出PCA-LPP流形学习算法的计算原理.采用UCI中wine数据集验证半监督PCA-LPP方法的维数约简性能,并就齿轮箱故障声发射实验信号,以小波包能量熵作为特征向量,并将特征向量的降维结果输入支持向量机进行故障类型辨识.研究结果表明:半监督PCA-LPP方法的降维结果,能够充分考虑不同故障特征向量的差异信息,相应的故障类型辨识...