几种LLE（局部线性嵌入）算法的python实例，有数据集。
几种LLE（局部线性嵌入）算法的python实例，有数据集。
流行学习，R语言模拟生成Swissroll，Helix， Twinpeaks，圆球等数据，通过pca，lle，isomap，tsne等方法对数据降维并可视化。
光谱数据降维处理，结合了主成分分析和LDA方法，可直接运行
基于t分布邻域嵌入(TSNE)的分类数据降维可视化，T-SNE分类数据降维可视化，matlab代码（Matlab完整源码和数据) t分布邻域嵌入分类数据降维，基于t分布邻域嵌入(TSNE)的分类数据降维可视化，T-SNE分类数据降维可视化...
数据降维工具箱，包括一些典型算法，例如pca，lle，mds，lda等。
针对大数据信号处理时的特征选择与特征降维，给出了4种有效的特诊选择方法
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KPCA实现数据降维，数据部分可以自己改，用的是TE故障中的一组数据
autoencoder是一种无监督的学习算法，主要用于数据的降维或者特征的抽取，在深度学习中，autoencoder可用于在训练阶段开始前，确定权重矩阵的初始值。
[python] Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像 http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50545937 包括输入文档txt，共1000行数据，每行都是分词完的文本。 本文主要讲述以下几点： 1.通过...
matlab鸢尾花降维代码
使用子空间方法中的PCA主成分分析方法对mnist数据集手写体数据进行降维。
标签： LDA源码
本资源是机器学习常见方法LDA（线性判别分析）的源码，其主要功能类似于PCA，都属于降维算法。本次实现是依托于项目工程，裁剪掉了图像预处理特征提取部分，是降维算法在分类问题上的一次实现，为Matlab代码实现
主成分分析降维代码，完整版，可以直接放进matlab运行。
今天小编就为大家分享一篇python代码实现TSNE降维数据可视化教程，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
局部线性嵌入（LLE）和等距映射（ISOMAP）在降维过程中都只单一地保留数据集的某一种特性结构, 从而使降维后的数据集往往存在顾此失彼的情况。针对这种情况, 借助流形学习的核框架, 提出融合LLE和ISOMAP的非线性降维...
超高维数据降维算法，亲测可用，Lasso算法。输入数据第一列是y，2：end是x。
高维数据通过 PCA算法进行数据降维，便于对数据的进一步处理。
目前最好的降维方法。高维数据的降维与可视化。如果将维度降到2维或3维，我们就能将原始数据可视化，从而对数据的分布有直观的了解，发现一些可能存在的规律。
标签： Python
基于解码的降维（dDR） dDR是一种线性降维方法，用于在实验数据有限的情况下使用神经种群数据执行解码分析。 也就是说，神经元数量超过观察数量（例如刺激重复）的情况。 dDR利用了以下事实：高维神经种群数据通常...
KPCA代码及其实例详解，关于非线性降维的新手入门教学
MATLAB源码集锦-基于t-sne算法的降维可视化实例
特征降维能够有效地提高机器学习的效率，特征子集的搜索过程以及特征评价标准是特征降维的两个核心问题。综述国际上关于特征降维的研究成果，总结并提出了较完备的特征降维模型定义；通过列举解决特征降维上重要问题...
pca 是常见的数据降维 可以广泛的应用在各个领域
新手教程，含搜集资料加代码。高光谱图像分类是高光谱遥感对地观测技术的一项重要内容，在军事及民用领域都有着重要的应用。然而，高光谱图像的高维特性、波段间高度相关性、光谱混合等使高光谱图像分类面临巨大挑战...
对SIFT算法利用局部保持投影(LPP)的方法进行降维，以减少特征点的个数,并利用增强型近似最近邻方法，在匹配时加入了二次判定机制，对可能匹配的点对进行握手确认，从而可以提高匹配的精确度。通过图像库中20幅图像的...
使用空间光谱薛定谔特征图 (SSSE) 算法对高光谱图像进行降维和分类，如论文中所述： 1) ND Cahill、W. Czaja 和 DW Messinger，“具有非对角线潜力的高光谱图像空间光谱聚类的薛定谔特征图”，Proc。 SPIE 防御与...
列表降维(python:3.x) 之前遇到需要使用列表降维的情况, 如: 原列表 : [[12,34],[57,86,1],[43,22,7],[1,[2,3]],6] 转化为 : [12, 34, 57, 86, 1, 43, 22, 7, 1, 2, 3, 6] 思路: 把列表转化为字符串,直接去掉 “[“ ...
然后针对两个犹豫模糊数中的隶属度个数不相等问题,提出新的犹豫模糊数降维方案.该方案不需要反复添加最大最小隶属度数值到犹豫模糊数中,不仅很好地保留了数据的原始信息,而且减少了计算距离时的计算量.针对属性权重...
降维工具箱，PCA，isomap，lle ，里面也有tsne代码