[模式识别].(希腊)西奥多里蒂斯<第四版>笔记6之__feature generation (1):数据转换和降维

1,单值分解:线性代数的重要部分,已经被广泛用于模式识别中的降维和信息检索应用中。

2,独立成分分析

3,非负矩阵分解

4,非线性降维算法:① kernel PCA②基于图的方法(拉普拉斯算子,Local LinearEmbedding (LLE),Isometric Mapping (ISOMAP))

5,离散傅里叶变换

6,离散cos和sin变换

7,THEHADAMARD TRANSFORM

8,哈尔变换(THE HAAR TRANSFORM)

9,哈尔扩展回顾(THE HAAR EXPANSION REVISITED)

10,    离散时间小波变换

11,    多分辨率解释

12,    小波包(WAVELET PACKETS)

13,    一个二维生成(A LOOK AT TWO-DIMENSIONALGENERALIZATIONS)



PS:理论性太特么强了。实在没太多精力精读,先看个框架!

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