LLE

PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等降维算法的Python实现

整理|夕颜出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）【导读】网上关于各种降维算法的资料参差不齐，但大部分不提供源代码。近日，有人在GitHub上整理了一些经典降维算法的Demo(Python)集合，同时给出了参考资料的链接。PCA资料链接：https://blog.csdn.net/u013719780/article/details/78352262https://blog.csdn.ne
AI科技大本营·2019-10-14 14:43

论文笔记·流形学习：Locally Linear Embedding

Abstract•LLE利用线性重构的局部对称性来找到高维数据的非线性结构；•LLE的优化虽然能够产生高度的非线性嵌入，但不涉及局部极小值。
kkklw·2019-10-06 10:00

局部线性嵌入(LLE)原理总结

局部线性嵌入(LocallyLinearEmbedding，以下简称LLE)也是非常重要的降维方法。
十七岁的有德·2019-07-19 18:00

CPU Fan Error 解决：华硕主板M5A78L LE设置风扇最低转速限制

如果确定风扇转了，进入主板的BIOS进行风扇的相关设置，让它不再报错，这里以华硕的M5A78LLE为例：如果你现在的界面和上图一样，你需要先按F1，再按DEL键就可以进入BIOS设置了。
Dunkle.T·2019-07-13 12:56

机器学习笔试面试题——day3

选择题1、下列方法中，不可以用于特征降维的方法包括A主成分分析PCAB线性判别分析LDAC深度学习SparseAutoEncoderD矩阵奇异值分解SVD特征降维方法主要有：PCA,SVD,LDA，LLE
我们家没有秃头的基因·2019-07-10 21:36

2019-06-27

Tanerélle的礼服其实这样的着装在颁奖礼上并不少见，一些女星为了达到胸部更挺拔，还会在身上贴塑型胶带，起到提拉胸部的效果，达成一种“自然”上翘的感觉。
e541c2720df7·2019-06-27 19:15

降维方法：PCA、SVD、LDA、LLE

参考文献：1.SVD原理与在降维中的应用2.PCA和SVD傻傻分不清楚？3.线性代数中，特征值与特征向量在代数和几何层面的实际意义是什么？4.线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis）（一）前提：降维的客观必要性简而言之，这里的分析反映出，高维数据普遍分布较为稀疏，这使得由此直接训练出来的模型将会有很高的风险出现过拟合。因此降维操作并不仅仅从计算量和简化问题的角度考虑的，
达瓦里氏吨吨吨·2019-06-01 23:34

基于空间-光谱的高光谱图像降维（Huang et al., 1812.09530）

（PrincipalComponentAnalysis,PCA）线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,LDA）维基局部线性嵌入（LocalLinearEmbedding,LLE
Kernholz·2019-05-08 19:34

李宏毅机器学习——学习笔记（14） Unsupervised Learning-Neighbor Embedding

LocallyLinearEmbedding（LLE）：运用样本x邻居的线性组合来表示样本x，样本x降维后所形成的z仍然基于原来的权重，用邻居的线性组合来表示。
青芒·1·2019-04-05 17:11

机器学习算法（降维）总结及sklearn实践——主成分分析（PCA）、核PCA、LLE、流形学习

降维图谱降维什么时候会用到降维维数灾难降维的主要方法1.投影（Projection）主成分分析（PCA）保留最大方差的超平面主成分（PrincipleComponets）奇异值分解（SVD）投影到d维空间Scikit-Learn实现PCA方差解释率（ExplainedVarianceRatio）核PCA（KernelPCA）调整超参数引入模型，通过最优化模型表现调参直接基于最小重建误差搜索最优参数
GladyoUcaMe·2019-04-03 01:24

【读书笔记】【机器学习实战】第八章：降维

文章目录关于维度投影降维法主成分分析PCA增量PCA随机PCV核主成分分析KPCV流形学习降维法LLE其他降维法关于维度维度：数据的特征数，比如有两个特征，
大仙儿智·2019-03-20 18:25

ML-降维：PCA、SVD、LDA、MDS、LLE、LE算法总结

1.PCA主成分分析PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术，实现的是高维数据映射到低维的降维。PCA原理这个介绍的不错：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6239403.html线性代数矩阵性质背景：特征值表示的是矩阵在特征值对应的特征向量方向上的伸缩大小；线性代数的本质这个课有不错介绍：https://www.bilibili.com/video/av6731
jj_千寻·2019-03-04 16:09

流形学习梳理

步骤：1、构造样本点的局部领域2、得到局部流形结构3、构造全局优化模型4、全局低维表示主要代表性算法：分为全局和局部流形方法；全局主要有ISOMAP、局部主要有LLE、LE、LTSA、SMCE。
Turing Yang·2018-12-31 14:19

建筑图纸符号看不懂？最全建筑符号大集合！看过的都说好！

llE：钢筋的搭接长度。hc：支座的净宽度。λv：为约束边缘构件的配筋特征值，计算配筋率时箍筋或拉筋抗拉强度设计值超过360N/m
草地湿热·2018-12-29 16:57

ubuntu上安装nvidia驱动（出现不断登录，或者系统信息看不见）

首先，安装后可能会出现安装不上，也就是打开systemdetail显示的还是lle什么鬼的，不是gt；其次安装成功后，还可能会出现循环登录的情况（反
Lin_QC·2018-11-27 16:45

从图嵌入视觉看子空间学习

1.1局部线性嵌入（LLE）LLE的基本思想：数据点可能分布于一个非线性的的子流形上，但是每一个局部的邻域可能是线性的这种假设是合理的。
哈皮慧帝·2018-10-31 21:25

机器学习与深度学习系列连载： 第一部分 机器学习（十五）非监督度学习-2 Unsupervised Learning-2（Neighbor Embedding）

那我们就开始上算法1.LocallyLinearEmbedding(LLE)我们需要找到wijw_{ij}wij来最小化：找到wijw_{ij}wij后，我们固定它，然后在z中进行判断实验：2.LaplacianEigenmaps
人工智能插班生·2018-10-06 10:05

机器学习之：流形与降维概述

线性降维有：PCA、LDA、MDS（ClassicalMultidimensionalScaling）非线性降维有：ISOmap(IsometricMapping),LLE(LocallyLinearEmbedding
lxy_Alex·2018-09-25 00:04

Graph Embedding学习笔记（1）：Locally Linear Embedding (LLE)

NonlinearDimensionalityReductionbyLocallyLinearEmbedding.”Science,290:2323–2326.doi:10.1126/science.290.5500.2323.weintroducelocallylinearembedding(LLE
丹追兵·2018-09-22 00:00

机器学习（西瓜书）注解：第10章 降维与度量学习

针对该章注解有任何问题欢迎在此留言~    从该章目录中可以看出10.2节至10.5节均为降维方法，其中10.2节的MDS和10.3节的PCA为线性降维方法，而10.4节的KPCA和10.5节的流形学习（含Isomap和LLE
jbb0523·2018-09-22 00:00

15、【李宏毅机器学习（2017）】Unsupervised Learning: Neighbor Embedding（无监督学习：邻域嵌套）

目录LocallyLinearEmbedding(LLE)LaplacianEigenmapsT-distributedStochasticNeighborEmbedding(t-SNE)t-SNE算法
Jimmyzqb·2018-08-29 11:04

51nod-1358 浮波那契

-5)+FB(n-17),而n#includeusingnamespacestd;typedeflonglongLL;constintMOD=1e9+7;constintMAX_S=20;LLn,m;LLe
z岁月无声·2018-08-09 09:16

图因式分解GraphFactorization

DistributedLarge-scaleNaturalGraphFactorizationGraphEmbeddingTechniques,Applications,andPerformance:ASurvey综述里的描述博客上LLE
煎饼证·2018-08-02 17:54

简约舒适的办公空间设计其实是最难的

FundingCircle是一家位于德国柏林的点对点贷款财务公司，它的新办公室设计由Hülle＆Fülle设计团队设计。设计团队对两个常规的办公楼层进行了改造设计，每一层的设计都各自的功能性。
imayok·2018-07-18 15:18

总结 logistic回归,随机森林,AdaBoost,KNN,常用的机器学习算法

将样本判定为后验概率最大的类决策树核心：一组嵌套的判定规则KNN算法核心：模板匹配，将样本分到离它最相似的样本所属的类PCA核心：向重构误差最小（方差最大）的方向做线性投影LDA核心：向最大化类间差异、最小化类内差异的方向线性投影LLE
寒月谷·2018-07-02 09:26

【机器学习】降维算法 PCA、LDA、LLE、Laplacian EigenmapsI、SOMAP 、 MDS、SNE、TSNE

机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原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:x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。目前大部分降维算法处理向量表达的数据，也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据。之所以使用
CWS_chen·2018-01-22 14:34

sklearn整理

ExpectationMaximization(EM)降维：主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)、kernelPCA、Locally-LinearEmbedding(LLE
Gee_PL·2017-12-08 16:44

10.28解题报告

include#include#include#include#includeusingnamespacestd;#definelllonglonglln;lla[100005],b[100005];lle
G_warth·2017-10-28 16:47

机器学习——特征工程之流形学习

2、降维思想：低维流形嵌入高维空间，整体复杂但局部保持欧式空间性质，可在局部建立降维映射关系，再将该局部映射关系推广的全局以达到降维效果3、著名的两种流形学习方法：等度量映射Isomap、局部线性嵌入LLE
羽落黎纹·2017-10-14 18:20

基于正则化的特征选择

可以大致分为特征选择(featureselection)和特征提取(featureextraction)两大类，我们常说的主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、流形学习的代表—-局部线性嵌入(LLE
Bear_Kai·2017-05-08 16:28

基于正则化的特征选择

可以大致分为特征选择(featureselection)和特征提取(featureextraction)两大类，我们常说的主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、流形学习的代表—-局部线性嵌入(LLE
Bear_Kai·2017-05-08 16:28

internalresourceviewresolver返回奇怪的视图

今天我学习springmvc框架时时遇见一个奇怪的问题，controller映射成功后返回的视图不是正常的，如下，所示，当我@RequestMapping(”/lle/welcome“)时，返回的逻辑视图名为
枫暂·2017-05-06 13:48

ClassyShark——apk分析利器（转载）

本文转载自地址http://w4lle.github.io/2016/02/15/ClassyShark——分析apk利器/背景对于一个感兴趣的android非开源项目，通常使用逆向工程查看apk中的内容
仁昌居士·2017-02-07 10:45

Android仿微信微博多图展示效果

多图根据屏幕适配，单张图片时需要自己指定图片的宽高；2.使用方法引用：compile'com.w4lle.library:NineLayout:1.0.0'使用：在项目的layout文件中添加如下xml
w4lle·2017-02-04 10:12

局部线性嵌入(LLE)原理总结

局部线性嵌入(LocallyLinearEmbedding，以下简称LLE)也是非常重要的降维方法。
刘建平Pinard·2017-01-10 12:00

Matlab数据降维工具箱drtoolbox

MatlabToolboxforDimensionalityReduction是LaurensvanderMaaten开发的用来数据降维的工具箱，其中包含了著名的PCA,LDA算法，流行学习算法MLE,LLE
维宣·2016-12-23 15:25

apk分析利器：ClassyShark

来自：http://w4lle.github.io/2016/02/15/ClassyShark——分析apk利器/背景对于一个感兴趣的android非开源项目，通常使用逆向工程查看apk中的内容，俗称反编译
文韬_武略·2016-12-06 17:22

机器学习降维方法

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，Embedding。
Bryan__·2016-09-09 16:17

LLE局部线性嵌入算法

LLE局部线性嵌入算法导语：很久没发博文了，今日抽个小空，整理下上个学期做过的东西，写成博文，供给初学者参考：一、LLE算法概念LLE算法，即局部线性嵌入算法，是一种非线性降维算法，它利用线性重构的局部对称性找出高维数据空间中的非线性结构
xiaozhouchou·2016-07-09 14:00

CDOJ 1137 邱老师选妹子 数位dp

include#include#includeusingnamespacestd;#definemaxn1000005intdp[8][12];intlnum[10],rnum[10];intl,r,lle
sky-edge·2016-04-07 23:30

Laplacian Eigenmaps 拉普拉斯特征映射

LaplacianEigenmaps 继续写一点经典的降维算法，前面介绍了PCA,LDA，LLE，这里讲一讲LaplacianEigenmaps。
qq_18343569·2015-12-08 21:00

LLE算法

Locallylinearembedding(LLE)(SamT.RoweisandLawrenceK.Saul,2000)以及Supervisedlocallylinearembedding(SLLE
qq_18343569·2015-12-02 17:00

流行学习常用算法

LLE:局部线性嵌入。前提假设是数据所在的低维流形在局部是线性的，且每个采样点均可以利用其近邻样本进行线性重构表示。LE：拉普拉斯特征映射。
qq_18343569·2015-12-02 15:00

四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps

引言机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原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:x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。目前大部分降维算法处理向量表达的数据，也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据。之所以
qq_18343569·2015-12-02 14:00

机器学习降维算法四：Laplacian Eigenmaps 拉普拉斯特征映射

如引用请务必注明此文出自：http://www.cnblogs.com/xbinworld   继续写一点经典的降维算法，前面介绍了PCA,LDA，LLE，这里讲一讲Laplacian Eigenmaps
·2015-11-08 15:33

四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps

四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。
·2015-11-03 22:17

（字符串）子串变位词

题目： 给定两个串a和b，问b是否是a的子串的变位词，例如输入a=hello，b=lel，lle，ello都是true，但b=elo是false。
·2015-10-21 11:54

Android高仿微信微博多图展示

1compile'com.w4lle.library:NineLayout:1.0.0'使用：在项目的layout文件中添加如下xml即可加入
li5685918·2015-10-17 16:00

【POJ 2115】 C Looooops (扩展欧几里德)

POJ2115】CLooooops输入四个数abck一个循环for(a;;a+=c)if(a==b)break;a在k进制内循环即0 usingnamespacestd; #definelllonglong lle_gcd
ChallengerRumble·2015-08-21 14:00

Android高仿微信微博多图展示

多图根据屏幕适配，单张图片时需要自己指定图片的宽高；2.使用方法引用：compile'com.w4lle.library:NineLayout:1.0.0' 使用：在项目的layout文件中添加如下xml
hlglinglong·2015-07-13 10:00
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