isomap

一、降维——机器学习笔记——降维（特征提取）

目录一、为什么要降维1、降维的分类2、示例二、第一部分，线性降维方法1、【PCA】主成分分析2、【LDA】判别分析3、【MDS】多维尺度分析三、第二部分，非线性降维方法1、【流形学习】2、【ISOMAP
Nicole_Liang·2020-07-15 06:06

流形学习——MDS & ISOMAP

2.1特征值和特征向量2.2特征分解3.数据降维3.1MDS（MultipleDimensionalScaling）3.1.1实现流程3.1.2pseudocode3.1.3code(python)3.2isomap
Vk_ch·2020-07-11 08:15

西瓜书学习笔记——第十章：降维与度量学习

10.降维与度量学习10.1k近邻学习10.2低维嵌入经典降维方法：多维缩放(MDS)10.3主成分分析10.4核化线性降维核化主成分分析(KPCA)10.5流形学习10.5.1等度量映射Isomap算法基本过程
Andrewings·2020-07-08 05:30

数学-机器学习-降维

这样在求参数x的矩阵一定可逆降维这里我们重点就是降维，降维分为三种方式直接降维：特征选择线性降维：PCA、MDS非线性降维：流形:LLE(局部线性嵌入),ISOMAP(等度量映射)引出降维的方法以后，我们再说一下降维是怎么来的
AYZP·2020-07-06 20:03

network embedding

Nodeembeddingnodeembedding的方法（就我阅读的论文来看）主要分为：传统的降维方法（矩阵分解，Isomap等）。基于随机游走和word2vec的
acejessica·2020-07-04 10:16

非线性降维--流形学习

文章目录1.ISOMAP测地距离测第距离的计算：算法2.LLE算法优缺点3.LE算法流形就是很多曲面片的叠加，它在局部具有有欧式空间的性质。“流形学习”是一种非线性的维数约简方法。
yuanliang861·2020-06-30 09:21

主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）

数据降维方法降维方法线性or非线性监督方式主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）线性无监督MDS线性无监督LDA线性有监督等距离映射（isometricmapping，ISOMAP
孤独な旅人·2020-06-24 01:34

数据降维——PCA、SVD

降维方法__属性选择：过滤法；包装法；嵌入法；|_映射方法_线性映射方法：PCA、LDA、SVD分解等|_非线性映射方法：|__核方法：KPCA、KFDA等|__二维化：|__流形学习：ISOMap、LLE
GaryLi077·2020-04-08 07:01

在Weka中实现流形学习Isomap中的距离计算

最近因为项目需求，需要时在weka上实现流形距离计算，因为weka没有提供流形学习的包，而smile提供了，于是我根据smile的等距离度量(Isomap)来重写了一个可在weka上使用的流形距离计算类
洛荷·2020-02-28 00:38

利用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、KPCA、Isomap、LLE、Laplacian Eigenmaps将数据投影到两维

机器学习上机题目：给定一组3维数据，分别利用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、KPCA、Isomap、LLE、LaplacianEigenmaps投影到两维，并画出结果图。
stupid_miao·2019-11-12 23:09

流形学习基本概念

主要方法有t-SNE(state-of-the-art)LLE、ISOMAP、LE、LPP、HLLE、LTSA、M
Dorts·2019-11-07 21:37

PYTHON sklearn库降维聚类实战——威斯康辛州乳腺癌数据集聚类

本次实验使用了随即投影、T-SNE、PCA、Isomap四种降维方法和DBScan、K-means、GMM三种聚类方法，经比较
Lvengda·2019-06-01 18:17

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

线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,LDA）维基局部线性嵌入（LocalLinearEmbedding,LLE）等距特征映射（ISOmetricfeatureMAPping,ISOMAP
Kernholz·2019-05-08 19:34

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

数据降维(四)ISOMAP

流形学习——ISOMAP算法Isomap（IsometricFeatureMapping）是流行学习的一种，用于非线性数据降维，是一种无监督算法.流形流形是一个局部具有欧式空间性质的拓扑空间，流形能很好地近似任意高维的子空间
JN_rainbow·2018-11-27 19:05

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

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
jbb0523·2018-09-22 00:00

几种无监督学习示例

分别是主成分分析（PCA）、高斯混合模型、流形学习算法（Isomap）。主成分分析（PCA）这里使用鸢尾花数据集进行演示，将它降维到两个维度，然后再可视化。
llh_1178·2018-07-19 15:25

降维 PCA MDS Isomap

此图引自几种降维思想方法总结PCA为线性降维，MDS及Isomap非线性降维。PCA主要思想是去掉线性相关的影响。原数据定了，降维得的维数也就定了，可以通过选择数据的损失程度来确定维数。
XP启航·2018-05-02 11:13

机器学习——特征工程之流形学习

，能用欧式距离进行距离计算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
羽落黎纹·2017-10-14 18:20

机器学习作业2 - MDS和ISOMAP降维

MDS和ISOMAP降维本作业使用MDS和ISOMAP两种降维算法，对耶鲁大学人脸数据集进行降维，然后使用作业1中的对率回归（逻辑回归）分类器进行训练。耶鲁大学人脸数据集下载自新浪微盘。
dapanbest·2017-09-28 21:54

【机器学习算法】流形学习笔记一：Isomap

流形学习是一类借鉴了拓扑流行概念的降维方法.首先先看一些定义：流形是局部具有欧几里得空间性质的空间，能用欧氏距离来进行距离计算.同胚在拓扑学中，两个流形，如果可以通过弯曲、延展、剪切(只要最终完全沿着当初剪开的缝隙再重新粘贴起来)等操作把其中一个变为另一个，则认为两者是同胚的.故也可以称流形是在局部与欧式空间同胚的空间。这给降维方法带来了很大的启发：若低维流形嵌入到高维空间中，则数据样本在高维空间
Irene_Loong·2017-06-06 15:40

ISOMAP(等规度映射方法)

*ISOMAP算法**基本思想Tenenbaum等人提出了ISOMAP算法，这个是建立在MDS(Multi-DimensionalScaling)之上，是一种非线性维数约简方法．ISOMAP利用所有样本的之间的测地距离矩阵代替
PING_ASI·2017-05-29 09:20

高维数据处理

PCALDASOM-取差异性对周围范围的邻居进行更新MDSReliefFLLE和ISOMAP一些总结PCA非监督利用协方差矩阵寻找投射函数ω使得投射到低维空间后的最大离散（方差）使用拉格朗日解不等式根据求得的特征值进行特征向量的选择一般求信息率
关山口老咸鱼·2017-03-13 10:51

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,LPP,SNE，Isomap
维宣·2016-12-23 15:25

维度打击，机器学习中的降维算法：ISOMAP & MDS

一说到降维，大家第一反应总是PCA，基本上每一本讲机器学习的书都会提到PCA，而除此之外其实还有很多很有意思的降维算法，其中就包括isomap，以及isomap中用到的MDS。
Dark_Scope·2016-11-19 13:28

维度打击，机器学习中的降维算法：ISOMAP & MDS

一说到降维，大家第一反应总是PCA，基本上每一本讲机器学习的书都会提到PCA，而除此之外其实还有很多很有意思的降维算法，其中就包括isomap，以及isomap中用到的MDS。
Dark_Scope·2016-11-19 13:28

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

聚类特征变量选取、聚类算法与效果评价简述

.对数据进行变换：离散傅里叶变换或离散小波变换4.可以对数据进行降维处理，映射到低维度空间进行展示，观察数据形状，帮助选择聚类算法降维的一些选择：线性方法，PCA非线性特征十分明显的数据集：流行学习(ISOMAP
坚持翻译paper·2016-05-14 15:25

流形学习之等距特征映射（Isomap）

话不多说，看论文带大家走入JoshuaB.Tenenbaum的Isomap的世界！大数据时代的人总是那么的浮躁不安，高维并不可怕，事实的本质总是简单而单调的，因此流形学习理念中直接假设高维的数据都存在
wing1995·2016-05-10 20:00

流形学习之等距特征映射（Isomap）

话不多说，看论文带大家走入JoshuaB.Tenenbaum的Isomap的世界！大数据时代的人总是那么的浮躁不安，高维并不可怕，事实的本质总是简单而单调的，因此流形学习理念中直接假设高维的数据都存在
wing1995·2016-05-10 20:00

流行学习常用算法

Isomap：等距映射。前提假设为低维空间中的欧式距离等于高维空间中的侧地线距离，当然该算法具体实施时是高维空间中较近点之间的测地线距离用欧式距离代替，较远点距离用测地线距离用最短路径逼近。
qq_18343569·2015-12-02 15:00

Manifold Learning: ISOMAP

转：http://hi.baidu.com/chb_seaok/item/faa54786a3ddd1d7d1f8cd0b 在常见的降维方法中，PCA和LDA是最为常用的两种降维方法。PCA是一种无监督方法，它关注的是将数据沿着方差最大化的方向映射。而LDA是一种监督方法，它寻找映射轴（类之间耦合度低，类内的聚合度高），两种方法估计的都是全局的统计信息（均值和协方差）。   &nbs
·2015-11-12 16:22

常用降维方法

线性降维方法：PCA ICA LDA LFA LPP(LE的线性表示)基于核函数的非线性降维方法：KPCA KICA  KDA 基于特征值的非线性降维方法（流型学习）：ISOMAP LLE LE LPP
vshuang·2014-08-14 16:00

[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

2，独立成分分析3，非负矩阵分解4，非线性降维算法：①kernelPCA②基于图的方法（拉普拉斯算子，LocalLinearEmbedding(LLE)，IsometricMapping(ISOMAP)
glb562000520·2014-07-22 09:00

grub加载iso 错误62解决方法

debugoffsplashp_w_picpath/xpm.gztimeout5default0gfxmenu/MESSAGEtitle[00]UbuntuServerLinuxx6412.4find--set-root/iso/ubuntu.isomap
rinehartguozy·2014-04-21 22:34

grub加载iso 错误62解决方法

debugoffsplashimage/xpm.gztimeout5default0gfxmenu/MESSAGEtitle[00]UbuntuServerLinuxx6412.4find--set-root/iso/ubuntu.isomap
rinehartguozy·2014-04-21 22:34

新的机器学习工具-Waffles

该工具包的强大之处非常多，很重要的一个方面就是其在非监督学习方面的包罗万象，特别是降维算法，实现了PCA、isomap、LLE、manifoldscu
overstack·2013-06-10 01:00

linux下察看tomcat的version

proc/version-Linux的版本号相当于uname-r——查看linux的版本号2、如果使用rpm安装的tomcat：输入命令:rpm-qtomcat3、如果不是使用rpm安装的tomcat：[isomap
tiao321·2012-11-25 16:00

笔记-计算机图形学，计算机视觉，模式识别这三个领域的区别和联系

研究内容包括特征提取（PCA，LDA，LFA，Kernel，MeanShift，SIFT，ISOMAP，LLE）；特征
似水如风·2012-10-30 07:47

流形学习 manifold learning--自学小结（2）之 Isomap

http://isomap.stanford.edu/   应有尽有另外，中文blog：http://www.cvchina.info/2010/05/31/manifold-learning/#more
baijingjing425·2012-09-25 15:00

isomap 资料

PlayingwithNonlinearDimensionalityReduction这学期有一门课程《数学建模案例分析》，讲到了两种经典的非线性降维（NonlinearDimensionalityReduction）方法：lle和isomap
littlestonelj·2012-05-04 12:00

Waffles——机器学习开发包

该工具包的强大之处非常多，很重要的一个方面就是其在非监督学习方面的包罗万象，特别是降维算法，实现了PCA、isomap、LLE、manifoldsculpting、breadth-firstunfolding
yang_xian521·2012-02-29 15:00

GRUB Command

表示第一个磁盘的第三个分区，GRUB使用hdx,y的方式定位分区makeactivechainloader--force+1boot启动ISO光盘镜像 win.isofind--set-root/win/win.isomap
kzjay·2010-09-18 14:00

一个menu.lst 范例

10default/defaultfind--set-root/fonts.gzfontfile/fonts.gztitleqidongISO启动深山红叶工具箱find--set-root/CoolMiniPE.isomap
lovegod12·2009-02-11 17:00
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