LLE

【PyTorch][chapter 16][李宏毅深度学习][Neighbor Embedding][t-SNE]

前言：前面LLE讲了两个点在高维空间距离相近，通过降维后也要保持这种关系但是如果两个点在高维空间距离很远（不属于K邻近）,降维后有可能叠加在一起了.t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding
明朝百晓生·2024-02-20 07:33

SLICER：从单细胞RNA-seq数据推断分支的非线性细胞轨迹

SLICER（SelectiveLocallyLinearInferenceofCellularExpressionRelationships），是一种使用局部线性嵌入（LLE）重
生信编程日常·2024-02-14 00:51

生成目录结构（tree）

treehelp可查看tree项目可操作命令，具体命令结构如下：$tree--helpusage:tree[-adfghilnpqrstuvxACDFNS][-HbaseHREF][-Ttitle][-Lle
刘_小_二·2024-02-10 23:44

数据处理方法—— 7 种数据降维操作 ！！

文章目录数据降维1.主成分分析（PCA）2.线性判别分析（LDA）3.t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）4.局部线性嵌入（LLE)5.多维缩放（MDS)6.奇异值分解（SVD)7.自动编码器（Autoencoders
JOYCE_Leo16·2024-02-10 06:13

李宏毅机器学习（二十）无监督学习Neighbor Embedding近邻嵌入

我们有时候的特征其实是低维度的放到高纬度上去，比如地球表面是2维的，但是被放到了3维空间，比如左下的S曲面，其实可以展开到2维平面上去，接下来就方便我们进一步计算分类等等插图1我们有如下几个降维方法LocallyLinearEmedding(LLE
ca8519be679b·2024-02-08 10:38

【PyTorch][chapter 15][李宏毅深度学习][Neighbor Embedding-LLE]

本篇主要讨论一下非线性降维.流形学习（mainfoldlearning）是一类借鉴了拓扑流行概念的降维方法.如上图,欧式距离上面A点跟C点更近，距离B点较远但是从图形拓扑结构来看，B点跟A点更近目录：LLE
明朝百晓生·2024-02-08 07:30

2023-05-05 第188期 世界海洋从未像今天这样温暖

NurzweiHundertstelderHitzeausderErderwärmungverbleibeninderLufthülle,derOzeanhingegennimmtbeinaheneunzigProzentauf
Eva_9c90·2024-01-23 08:58

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

局部线性嵌入（LLE）的代码示例以及详细数学解释

文章目录局部线性嵌入（LLE）的数学原理LLE中的重建权重计算示例LLE降维映射的详细解释LLE降维映射的示例示例数据集降维映射从LLE的特征值和特征向量到低维数据（低维嵌入）特征值和特征向量的计算选择特征向量以获得低维表示构建低维数据表示代码结果局部线性嵌入
h52013141·2023-12-28 06:18

数据降维方法介绍（八）

第四种方法：局部线性嵌入方法（LLE）姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院转载：【机器学习】【降维】局部线性嵌入(LLE)原理总结【嵌牛导读】局部线性嵌入方法介绍【嵌牛鼻子】局部线性嵌入
科技小白不能再白了·2023-12-23 00:20

【机器学习】数据降维

流形学习1.2.1局部线性嵌入1.2.2拉普拉斯特征映射1.2.3局部保持投影1.2.4等距映射1.2.5t分布随机近邻嵌入1.2.6多维缩放二、示例2.1PCA示例iris数据集2.2局部线性嵌入（LLE
十年一梦实验室·2023-12-15 13:51

机器学习第11天：降维

文章目录机器学习专栏主要思想主流方法1.投影二维投射到一维三维投射到二维2.流形学习一、PCA主成分分析介绍代码二、三内核PCA具体代码三、LLE结语机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客主要思想介绍
Nowl·2023-11-22 08:11

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

2021辽宁省大学生程序设计竞赛（正式赛）阿强的路

#includeusingnamespacestd;#definelllonglongconstintN=505;lle[N][N],n,m,dp[N][N],b[N];structnode{llid,
不吃土司边·2023-10-29 15:17

python数据趋势算法_基于 Python 的 11 种经典数据降维算法

这里有个GitHub项目整理了使用Python实现了11种经典的数据抽取(数据降维)算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等，并附有相关资料、展示效果;非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴
weixin_39777540·2023-10-29 14:12

6. 常见降维算法原理与Python实现

降维文章目录降维一、背景二、常见方法2.1SVD2.2PCA2.3LDA2.4LLE2.5降维理解三、SVD3.1概念3.2原理3.3实现四、PCA4.1概念4.2原理4.4实现五、LDA5.1概念5.2
许久是混子·2023-10-21 22:47

redis------------列表操作（list）和其它

conn.lpushx("name2",6)#只有name存在，将value添加到最左边#conn.rpushx("name2",0)#只有name存在，将value添加到最左边#print(conn.lle
淘淘桃·2023-07-23 12:59

redis的vaule之list

lle
A尚学堂Nancy老师·2023-07-20 14:08

机器学习强基计划8-5：图解局部线性嵌入LLE算法(附Python实现)

目录0写在前面1流形学习2局部线性嵌入算法2.1什么是局部线性嵌入？2.2算法原理推导3Python实现3.1算法流程3.2核心代码3.3可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、
Mr.Winter`·2023-06-18 11:55

IBM不藏私：深刻解析量子计算机的突破和机遇

巴伐利亚科学部长MarkusBlume在莱布尼茨超级计算中心与DieterKranzlmülle（左）一起观看量子计算机的部分构件。
Qforepost·2023-06-17 23:11

《六月六日断肠时》：失去美人欢心的男人，连上帝也离开他

《六月六日断肠时》：失去美人欢心的男人，连上帝也离开他@笑独行[编评]【影片笑独行解题】《六月六日断肠时》（D-DaytheSixthofJune,orZwischenHimmelundHölle,orOperazioneNormandia
笑独行·2023-04-18 15:23

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法

这里有个GitHub项目整理了使用Python实现了11种经典的数据抽取(数据降维)算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等，并附有相关资料、展示效果;非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴
帅气滴点C·2023-04-17 00:02

机器学习系列十三：数据降维

一、算法原理降维方法一般分为线性降维方法和非线性降维方法，如下图所示：我们主要主要介绍PCA、LDA、LLE方法。1.PCA主成分分析(PCA)是另一种常用的数据降维方法，它属于无监督学习算法。
小小小读书匠·2023-04-14 02:56

2023.03.19 学习周报

6.1Memoryenhanceduserembedding6.2Predictionfunction6.3Item-levelRUM6.4feature-levelRUM7.实验7.1数据集7.2测量准则7.3实验结果8.总结LLE1
无糖绿一点都不好喝·2023-04-10 02:11

Python的Anaconda，Spyder的安装

Python的安装官网:www.python.org但是官网访问的会较慢，我这里百度网盘分享了3.7版本链接:（https://pan.baidu.com/s/1Lg2c7xDkTB6KSI2Lle7h7Q
布丁出击·2023-04-02 16:21

哈工大硕士生用 Python 实现了 11 种经典数据降维算法，源代码库已开放

这里有个GitHub项目整理了使用Python实现了11种经典的数据抽取（数据降维）算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等，并附有相关资料、展示效果；非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴
视学算法·2023-02-17 07:49

机器学习——子空间学习（PCA & LDA）

绝大多数的维数约简（降维，投影）算法都算是子空间学习，如PCA、LDA、LPP、LLE等；本文只介绍前两种维数约减算法，即主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。什么是降维？什么情况下需要降维？
MichstaBe沥川·2023-02-04 00:33

机器学习＜降维和度量学习＞-matlab代码#3

近邻学习-K-nearestNeighbor降维-MDS算法测试数据MDS代码主成分分析(PCA降维)核化线性降维-核化主成分分析（KPCA）流行学习-等度量映射IsometricMapping流行学习-LLE
Sumsonw·2023-01-08 19:29

t-SNE学习

t-SNE学习1、LLE2、LaplacianEigenmaps3、t-SNE4、参考链接1、LLE2、LaplacianEigenmaps3、t-SNE4、参考链接降维方法之t-SNEt-SNE算法
^_^linger^_^·2023-01-07 07:26

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法！你会几种呢？

这里有个GitHub项目整理了使用Python实现了11种经典的数据抽取(数据降维)算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等，并附有相关资料、展示效果;非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴
爬遍天下无敌手·2022-12-30 05:02

深度学习-使用t-SNE对MNIST数据集进行分类

我们在对数据进行降维时，比较常用的方法有LLE（局部线性嵌入），LE（拉普拉斯映射）还有t-SNE，前两种主要考虑高维中距离相近的点在低维中还要保持距离相近，但是没有考虑高维中距离较远的点在低维是怎样的情况
Vivinia_Vivinia·2022-12-24 13:20

【学习】无监督学习、PCA、Matrix Factorization、HAC、K-means、分布式表示、NE、LLE、 t-SNE

李宏毅机器学习一、无监督学习clustering1、K-means2、HAC分布式表示线性降维3、PCA弱点应用矩阵分解MatrixFactorization无监督学习:邻居嵌入NEManifoldLearningLLE拉普拉斯特征映射t-SNE一、无监督学习聚类或者维度reduction化繁为简：输入是图片，输出是简单的图片，只有输入数据generation生成：输入code输出图片，只有输出数
Raphael9900·2022-12-24 13:14

局部线性嵌入算法（LLE）与其Python实现

PCA是至今为止运用最为广泛的数据降维算法，它通过最小化重构误差达到将高维数据映射到低维并同时保留数据中所存在的绝大部分信息。但是一般的PCA也有缺点，它只能实现线性降维。当然现在也有kernelPCA可以实现非线性降维，但我们今天介绍的是另一种实现非线性降维的算法——局部线性嵌入（LocalLinearEmbedding），其是基于流形学习的思想。一、流形学习（MainfoldLearning）
WFRainn·2022-12-18 15:52

边境的悍匪—机器学习实战：第八章 降维

第八章降维文章目录第八章降维前言一、思维导图二、主要内容1、维度的诅咒2、降维的主要方法3、PCA4、内核PCA5、LLE6、其他降维技术三、降维技术四、总结前言我们模型的训练的时候会遇到很多由维度（特征
doubleZ7·2022-12-18 10:46

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，LLE
Blessy_Zhu·2022-12-17 14:19

关于降维及其相关技术（PCA，kPCA，LLE）

写在前面这是一个新的板块，用于记录作者机器学习的学习历程，同时分享自己的学习笔记给大家，希望这份笔记能帮助大家，同时也欢迎大家一起学习交流指正，我会尽量做到周更。如果有用的话请记得关注点赞收藏！！！预告：下一章学习内容为无监督学习技术1.思维导图2.降维主要方法降维能够加快训练速度，但不一定能使结果更好，取决于数据集和你的目的。2.1投影和流形投影是最简单的降维方法，即将所有训练实例垂直投影到子空
爱踢球的猕猴桃·2022-12-13 20:09

哈工大硕士生用Python实现了11种数据降维算法，代码已开源！

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醒戏·2022-12-13 20:55

降维算法整理--- PCA、KPCA、LDA、MDS、LLE 等

转自github:https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码；在此通过借鉴资料实现了一些经典降维算法的Demo(python)，同时也给出了参考资料的链接。降维算法资料链接展示PCAhttps://blog.csdn.net/u013719780/articl
weixin_30367169·2022-12-13 20:51

python pca降维_哈工大硕士实现了 11 种经典数据降维算法，源代码库已开放

这里有个GitHub项目整理了使用Python实现了11种经典的数据抽取(数据降维)算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等，并附有相关资料、展示效果；非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴
weixin_39714383·2022-12-13 20:21

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

数据分析-降维-PCA-LDA-LLE

目录前言矩阵分解法主成分分析（PCA）核PCA非负矩阵分解（NMF）FactorAnalysis独立主成分分析（ICA）判别分析法（LDA）基于流形学习的数据降维方法LLEMDSMDS实现t-SNE前言降维指采用某种映射方法，将高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数f:w->v，其中w是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。v是数据点映射后的低维向量表达，通常v
ITLiu_JH·2022-12-13 20:45

11 种数据降维算法，代码已开源！

这里有个GitHub项目整理了使用Python实现了11种经典的数据抽取（数据降维）算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等
程序员大咖·2022-12-13 20:42

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

对人脸数据集，采用PCA,KPCA,MDS,LLE,ISOMAPE五种方式降维

sklearn.datasets.fetch_lfw_people，下载地址akaLFW:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw-funneled.tgz，采用PCA,KPCA,MDS,LLE
要努力呦·2022-12-13 20:10

windows conda 安装 PyTorch 切换清华源镜像教程

验证是否安装成功1.进入需要安装PyTorch的环境在开始菜单找到AnacondaPrompt点击进入（在cmd也可）默认进入是base环境，首先进入到需要安装PyTorch的环境下：（这里我的环境名为scl-lle
全幼儿园最聪明·2022-12-10 21:45

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

【流行学习】局部线性嵌入(Locally Linear Embedding)

一、前言局部线性嵌入（LLE）假设数据在较小的局部是线性的，也就是说，某一个样本可以由它最近邻的几个样本线性表示，离样本远的样本对局部的线性关系没有影响，因此相比等距映射算法，降维的时间复杂度和空间复杂度都有极大的降低
infinite_with·2022-12-07 01:50

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）简介Isomap示例代码局部线性嵌入（LLE
Love And Program·2022-12-06 17:41

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法

这里有个GitHub项目整理了使用Python实现了11种经典的数据抽取(数据降维)算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等，并附有相关资料、展示效果;非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴
小白学视觉·2022-12-03 06:58

t-SNE原理与推导

t-SNE作为一种非线性降维算法，常用于流形学习(manifoldlearning)的降维过程中并与LLE进行类比，非常适用于高维数据降维到2维或者3维，便于进行可视化。t-SNE是由SNE(
scott198510·2022-11-24 16:52
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