ISOMAP

Python实现等距映射（ISOMAP）降维算法

目录Python实现等距映射（ISOMAP）降维算法的博客引言ISOMAP算法原理ISOMAP的优势与局限Python实现ISOMAP算法1.创建ISOMAP类2.在瑞士卷数据集上应用ISOMAP3.结果分析总结运行结果
闲人编程·2024-08-30 02:00

西瓜书公式（10.31）的推导

西瓜书10.5.2节局部线性嵌入与Isomap试图保持近邻样本之间的距离不同，局部线性嵌入（LocallyLinearEmbedding,简称LLE）试图保持邻域内样本之间的线性关系。
chansonzhang·2023-12-31 07:59

模式识别与机器学习-无监督学习-降维

维度抽取（非线性模型）KPCA流形学习ISOMAP优点：缺点：LLET-SNE谨以此博客作为复习期间的记录为什么要降维消除冗余信息和噪声：原始数据集可能包含大量冗余特征或噪声，这些特征可能对模型训
Kilig*·2023-12-29 08:13

分类预测 | MATLAB实现基于Isomap降维算法与改进蜜獾算法IHBA的Adaboost-SVM集成多输入分类预测

分类预测|MATLAB实现基于Isomap降维算法与改进蜜獾算法IHBA的Adaboost-SVM集成多输入分类预测目录分类预测|MATLAB实现基于Isomap降维算法与改进蜜獾算法IHBA的Adaboost-SVM
机器学习之心·2023-11-15 05:21

可视化 | 数据可视化降维算法梳理

文章目录数据描述irisMNISTPCA算法流程图像描述Kernel-PCA算法流程图像描述MDS算法流程图像描述ISOMAP算法流程图像描述LLE算法流程图像描述LPP算法流程图像描述tSNE算法流程图像描述
啦啦右一·2023-10-31 15:54

流形学习的概念

可以将流形学习方法分为线性的和非线性的两种，线性的流形学习方法如我们熟知的主成份分析（PCA），非线性的流形学习方法如等距映射（Isomap）、拉普拉斯特征映射
龙鹰图腾223·2023-08-27 00:59

论文阅读---《Graph Regularized Autoencoder and itsApplication in Unsupervised Anomaly Detection》

受到ISOMAP等测地线距离近似算法的成功启发，我们提出使用最小生成树（MST）——一种基于图的算法，来近似局部邻域结构，并生成
末世灯光·2023-08-08 13:03

2023.04.30 学习周报

文章目录摘要文献阅读1.题目2.摘要3.介绍4.本文贡献5.数据处理6.模型6.1look-up操作6.2LSTM6.3周期模拟及额外因素7.实验7.1数据集7.2基线7.3实验表现8.结论ISOMAP1
MoxiMoses·2023-06-08 12:17

从Manifold到SNE再到t-SNE再回到Manifold

eg.Isomap就是一个典型的将原本存在于欧式空间的算法进行改造，将流形映射到欧式空间的算法。测地线vs.直线欧式空间中用线段（直线）测量两点之间的距离；流
SSSAN值狂掉·2023-02-06 17:59

机器学习笔记（七）-主成分分析PCA

：WindowsPython版本：Python3.xIDE：PyCharm一、前言解决模型过拟合问题的基本方法有：增加数据量正则化降维直接降维：人工的特征选择线性降维：PCA、MDS非线性降维：流形：ISOMAP
Blessy_Zhu·2022-12-17 14:19

降维方法PCA、Isomap、LLE、Autoencoder方法与python实现

文章目录所用的数据PCA(主成分分析)方法介绍实验结果分析Isomap(等度量映射)方法介绍实验结果分析LLE方法介绍实验结果分析Autoencoder方法介绍实验结果分析源代码PCA(主成分分析)Isomap
weijifen000·2022-12-13 20:50

大数据（线性/非线性）降维方法（PCA，LDA，MDS，ISOMAP，LLE）

文章目录数据块划分特征分布特征提取PCALDAMDSIsomapLLE数据块划分对于给定的数据集Magic（19020个样本，10个属性）,我们首先将其划分为RSP数据块，然后再分别对他们进行特征提取，比较它们的特征提取结果的概率分布的相似情况不懂RSP数据块的可以看我的这篇我们首先先将数据划分为K个HDFS数据块（K=20）HDFS:[块数:20块内元素个数:950数据块维度:11]import
NP_hard·2022-12-13 20:11

特征降维方法

关于降维的学习主要分为五类：PCA、LDA、LLE、tSNE、ISOMAP（一）降维的基本知识点总结1、降维方法分为线性和非线性降维，非线性降维又分为基于核函数和基于特征值的方法。
云仄·2022-12-07 02:25

浅谈降维实操，一种用于处理特征的方式——后附Python代码

的个人主页如果对你有帮助的话希望三连支持一下博主降维实操前言线性降维低维嵌入多维缩放（MDS）简介MDS示例代码主成分分析法简介核化线性降维简介PCA和KPCA手写数字体识别实例代码流形学习简介等度量映射（Isomap
Love And Program·2022-12-06 17:41

基于聚类的离群点检测（sklearn实现）

目录前言一、对Iris数据集应用kmeans聚类方法进行离群点检测，并分别采用tsne、MDS、Isomap和PCA降维将原数据降到2维并在新数据中标出离群点1.1数据准备1.2离群点检测1.3在降维后的数据上显示离群点二
卡拉比丘流形·2022-11-30 19:26

机器学习——经典降维算法与框架综述

PCA2.1.1PCA简介2.1.2PCA优化问题与算法流程（2）LDA2.2.1LDA简介2.2.2LDA优化问题与算法流程3.流形学习（1）MDS3.1.1MDS简介3.1.2MDS优化问题与算法流程（2）Isomap3.2.1Isomap
@李忆如·2022-11-15 08:56

局部线性嵌入LLE算法--学习笔记

流形学习是一大类基于流形的框架,形象说明流形降维：ISOMAP（更多细节可参考：isomap降维算法--学习笔记_Wsyoneself的博客-CSDN博客）:LLE:和传统的PCA，LDA等关注样本方差的降维方法相比
Wsyoneself·2022-10-30 02:09

机器学习----第十章降维与度量学习 学习笔记

k-NearestNeihbor,kNN)学习低维嵌入主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）核化线性降维流形学习（manifoldlearning）等度量映射（IsometricMapping,Isomap
刘星星儿·2022-10-30 02:08

机器学习-降维方法：PCA、KPCA、LDA、LLE、LE、t-SNE、AutoEncoder、MDS、ISOMAP、FastICA、SVD、LPP、ICA

无监督学习{化繁为简{聚类(Clustering){k-Means算法k-Means++算法密度聚类算法{DBSCAN算法密度最大值聚类算法谱聚类算法GMM(高斯混合模型)聚类算法TopicModel(主题模型)算法{LDA(隐含狄利克雷分布)PLSA(概率隐语义)LFMLSI降维(DimensionReduction){线性降维{主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)
u013250861·2022-10-30 02:36

机器学习读书笔记：样本降维

文章目录k近邻算法PCA主成分分析PCA代码核化线性降维(KPCA)低维嵌入(MDS)流形学习等度量映射(Isomap)局部线性嵌入(LLE)度量学习k近邻算法在《机器学习》这本书中，讲降维方法之前首先介绍了这个
新兴AI民工·2022-10-30 02:02

机器学习笔记之——降维（三）Isomap 和 LLE

目录Isomap和LLE1.等度量映射(Isomap)2.局部线性嵌入(LLE)Isomap和LLE1.等度量映射(Isomap)等度量映射(Isomap,IsometricMapping)的假设是低维流形嵌入高维空间之后
caitzh·2022-10-30 02:00

isomap降维算法--学习笔记

预备知识：测地线与欧式距离：蓝色虚线为两个点的欧式距离，蓝色实线为两个点的测地线距离。测地线距离不好测量，因此采用另一种路径近似代表测地线距离。两点相连：构建一个连通图，其中每个点只和距离这个点最近的k个点直接连接，和其他的点不直接连接。这样我们可以构建邻接矩阵，进而求出图中任意两个点的最短路径，代替测地线距离。两点间的最短距离：蓝色点代表两个点之间的测地线距离，红色线代表图中两点的最短路径，两者
Wsyoneself·2022-10-30 02:29

降维算法总导图

线性方法：线性判别分析LDA、主成分分析PCA、因子分析FA-非线性方法：保留局部性质：基于重建权重（局部线性嵌入LLE），邻接图，基于切空间；保留全局空间：基于距离保持（基于欧氏距离MDS，基于测地线距离ISOMAP
小粒子学code·2022-10-24 07:21

Python 机器学习实战 —— 无监督学习（下）

对MDS多维标度法、LLE局部线性嵌入法、Isomap保距映射法、t-SNE分布邻域嵌入算法等ML流形学习模型的基础使用方法进行讲解。本文将对聚类算法进行讲解，聚类算法就是将数据集划分成组的任务，
风尘浪子·2022-09-04 07:59

【进阶版】 机器学习之主成分分析（PCA）、MDS算法、核化线性降维 （16）

机器学习配套资源推送进阶版机器学习文章更新~点击下方下载高清版学习知识图册降维与度量学习K近邻学习MDS算法主成分分析（PCA）代码实例核化线性降维流形学习等度量映射（Isomap）局部线性嵌入(LLE
王小王-123·2022-08-25 07:01

Python实现12种降维算法的示例代码

PCA)降维算法其它降维算法及代码地址1.KPCA(kernelPCA)2.LDA(LinearDiscriminantAnalysis)3.MDS(multidimensionalscaling)4.ISOMAP5
·2022-04-26 11:07

Python 机器学习实战 —— 无监督学习（下）

对MDS多维标度法、LLE局部线性嵌入法、Isomap保距映射法、t-SNE分布邻域嵌入算法等ML流形学习模型的基础使用方法进行讲解。本文将对聚类算法进行讲解，聚类算法就是将数据集划分成组的任务，
风尘浪子·2021-08-10 11:00

单细胞笔记5-tSNE和UMAP

非线性降维：Isomap(IsometricMapping)、LLE
江湾青年·2021-07-07 10:38

【SVM预测】基于matlab蝙蝠算法之改进的SVM预测（二）【含Matlab源码 141期】

一、源代码tic%计时器%%清空环境变量closeallclearclc%formatcompactload('ISSL-Isomap.mat')%loadCMPE原始%mappedX=X;%%数据提取
紫极神光·2021-01-22 15:03

Isomap

如果距离计算公式换为地理距离，就是Isomap算法。直接求地理距离不好求，所以用多个欧式距离的和模拟地理距离。
fxnfk·2020-09-15 00:27

流形学习研究综述

关键词：流形学习；固有维数；Isomap；LLE；坐标图卡；特征映射1流形学习的研究背景随着信息时代的到来，数据集增长和更新更快、数据维度更高、非结构化
carina197834·2020-09-13 21:56

ISOMAP函数官方代码-matlab

ISOMAP函数官方代码-matlabfunction[Y,R,E]=Isomap(D,n_fcn,n_size,options);%ISOMAPComputesIsomapembeddingusingthealgorithmof
萌即正义Zitrone·2020-09-10 16:11

常见的特征降维方法

主成成分分析（PCA）线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,LDA）映射后类内方差最小，类间方差最大局部线性嵌入(LocallyLinearEmbedding,LLE)Isomap
剑雨星澄·2020-08-26 14:50

Dijkstra->MDS算法->ISOMAP降维

Dijkstra->MDS算法->ISOMAP降维ISOMAP降维(参考机器学习235页)目标是获得一个低维的矩阵，实现类似图a到图b的过程。问题就是我们不能简单的基于任意俩个点做它的欧式距离。
T-RAX·2020-08-25 09:54

流形学习(Manifold Learning)

流形学习(ManifoldLearning)前言流行学习简介主要的代表方法1)Isomap(等距映射)Isomap算法步骤：2)LLE(LocallyLinearEmbedding)局部线性嵌入LLE基本思想
chenaiyanmie·2020-08-24 19:14

局部线性嵌入(LLE)算法的详细推导及Python实现

  局部线性嵌入(LocalLinearEmbedding,LLE)算法是一种经典的流形学习算法，不同于等度量映射(IsometricMapping,Isomap)算法考虑结点的全局连接信息，LLE算法只考虑每个结点的
honghu_HITSZ·2020-08-16 09:30

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|ISOMAP

Isomap即等度量映射算法，该算法可以很好地解决MDS算法在非线性结构数据集上的弊端。
Luara_lyy·2020-08-13 22:02

sklearn降维算法：PCA、LDA、MDS、流形学习Isomap

一、PCA降维（主成分分析）PCA是最常用的无监督降维算法其原理是寻找方差最大维度，只是最大化类间样本的方差例如，已知存在数据点如下图PCA算法寻找方差最大维度PCA案例：iris降维%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdecompositionfromsklearnimportdatasetsiris=dat
qq_42797457·2020-08-13 18:45

降维方法总结（线性与非线性）

文章目录线性映射方法主成分分析(PCA)因子分析流形学习核化线性（KPCA）降维t-SNE多维标度法（MDS）等距离映射(Isomap)局部线性嵌入（LLE）线性映射方法以下方法为基于线性映射处理线性数据的方法
rederchen·2020-08-13 17:06

特征抽取篇之Isomap(Isometric Mapping)

前言Isomap，中文名叫“等度量映射”，是一篇发表在超一流期刊Science的大作。据百度学术的数据显示，截止2019年4月，它的被引量已经高达1.3万。
程序猿一帆·2020-08-10 16:30

流形学习（二） Isomap 在 MATLAB 中的实现及实例

目录Isomap(isometricfeaturemapping)基本思想step1最近邻确定与权重矩阵step2确定点对之间的测地距离step3MDSAlgorithm(MultipleDimensionalScaling
waitingwinter·2020-08-05 14:20

机器学习降维方法概括

特征降维方法包括：Lasso，PCA，小波分析，LDA，奇异值分解SVD，拉普拉斯特征映射，SparseAutoEncoder，局部线性嵌入LLE，等距映射Isomap。
繁拾简忆·2020-08-04 03:30

流形学习

经典流形学习：1、MDS2、ISOMAP3、LLE4、SpecturalEmbeding6、SNE系列MDS是在降维后保持样本之间的相对距离不变，ISOMAP对MDS进行改进，讲相对距离改成了测地线距离
像在吹·2020-08-01 08:00

SNE、TSNE

TSNE是由SNE衍生出的一种算法，SNE最早出现在2002年，它改变了MDS和ISOMAP中基于距离不变的思想，将高维映射到低维的同时，尽量保证相互之间的分布概率不变，SNE将高维和低维中的样本分布都看作高斯分布
像在吹·2020-08-01 08:00

机器学习之降维

本周关于降维的学习主要分为五类：PCA、LDA、LLE、tSNE、ISOMAP来进行学习首先自己的任务是：tSNE的学习（一）降维的基本知识点总结1、降维方法分为线性和非线性降维，非线性降维又分为基于核函数和基于特征值的方法
唐糖568·2020-08-01 01:51

｛降维｝ ISOMAP等距特征映射 & MDS多维标度法

zhuanlan.zhihu.com/p/60599491介绍两种降维方法镇楼_MDS:http://www.utdallas.edu/~herve/Abdi-MDS2007-pretty.pdf镇楼_ISOMAP
远行人_Xu·2020-07-28 20:09

降维方法小结和理解：PCA、LDA、MDS、ISOMAP、SNE、T-SNE、AutoEncoder

PCA：Principlecomponentanalysis主成分分析百度百科：它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。PCA是无监督的。（其实也可以不降维，比如上面的x1和x2变成了y1和y2，
远行人_Xu·2020-07-28 20:36

降维方法(LDA、PCA、KLDA、MDS和ISOMAP)总结

线性降维PCA(无监督)1.协方差矩阵：随机变量组成的向量，每组随机变量的协方差构成的一个对称矩阵，其对角元是每组随机变量的方差2.矩阵的对角化：对于矩阵M，有可逆矩阵V，使得成为对角矩阵，而M的特征值对应的特征向量组成了该可逆矩阵V。（换而言之，矩阵V的每一列对应着M的特征向量）3.正交矩阵：转置矩阵等于其逆矩阵（），构成矩阵的列向量彼此正交。4.数据中心化：对每组随机变量减去均值，再除以标准差
Geek_·2020-07-25 18:15

两种降维方法的总结——LLE（局部线性嵌入），ISOMAP（等度量映射）

简介流形学习是一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法。流形是在局部与欧式空间同胚的空间，换言之，它在局部具有欧式空间的性质，能用欧式距离来进行距离计算。若低维流形嵌入到高维空间中，则数据样本在高维空间的分布虽然看上去非常复杂，但在局部上仍具有欧式空间的性质，基于流形学习的降维正是这种“邻域保持”的思想。如此，可以在局部建立降维映射关系，然后再设法将局部映射推广到全局。当维数被降至二维或三维时，能对数据进
zod_wq·2020-07-16 05:16

特征抽取篇之LLE(Locally Linear Embedding)

前言与等度量映射（Isomap）相同，局部线性嵌入（LocallyLinearEmbedding,简称LLE）也是流形学习算法中的一员，是一种非线性的降维方法。
程序猿一帆·2020-07-15 23:53
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