最近在看一些降维方面的论文，从一些基础算法的论文开始看起，包括PCA、SparsePCA、KernelPCA、SNE、NCA、LLE等等。目前已经整理了两篇文章，分别为《深入了解PCA》和《NeighbourhoodComponentAnalysis》，前者…
LLEisinherentlyanon-lineardimensionalityreductionstrategy即局部线性嵌入算法。该算法是针对非线性信号特征矢量维数的优化方法，这种维数优化并不是仅仅在数量上简单的约简，而是在保持原始数据性质不变的情况下，将高维空间的信号映射到低维空间上，即特征值的二次提取。
LLE的matlab代码写得简洁明了，是一个样板。在此有必要提提LawrenceSaul这个人。在Isomap和LLE的作者们中，Saul算是唯一一个以流形学习（并不限于）为研究对象开创学派的人。Saul早年主要做参数模型有关的算法。自从LLE以后，坐阵UPen创造了
LLE即局部线性嵌入算法，它是一种非线性降维算法。该算法核心思想为每个点可以由与它相邻的多个点的线性组合而近似重构，然后将高维数据投影到低维空间中，使其保持数据点之间的局部线性重构关系，即有相同的重构系数。
Partition-basedmethods：其原理简单来说就是，想象你有一堆散点需要聚类，想要的聚类效果就是“类内的点都足够近，类间的点都足够远”。首先你要确定这堆散点最后聚成几类，然后挑选几个点作为初始中心点，再然后依据预先定好的启发式算法…
机器学习降维算法:isomap&MDS.最近在看论文的时候看到论文中使用isomap算法把3D的人脸project到一个2D的image上。.提到降维，我的第一反应就是PCA,然而PCA是典型的线性降维，无法较好的对非线性结构降维。.ISOMAP是‘流形学习’中的一个经典算法…
最后研究了基于LLE算法和神经网络分类器的雷达辐射源识别技术。分析了识别流程的三个关键环节,包括信号的特征提取、特征选择以及如何根据所提取的数据来设计选择分类器,研究了常用神经网络分类器的原理结构。在此基础上通过LLE算法对信号在不同...
在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,以下简称LDA）做一个总结。
基于LLE算法的人脸识别方法文档信息主题:关于论文中的毕业论文”的参考范文。属性:Doc-016ERW,doc格式,正文2066字。质优实惠,欢迎下载!适用:作为历史学...
103Vol.18[文章编号]1671-802X(2019)04-0023-04浅谈流形学习中的LLE算法王雄(1.成都大学,四川成都6101062.四川大学锦江学院,四川眉山620860)摘要:在机...
毕业论文ISOMAP与LLE算法的对比研究院别经贸学院专业名称信息管理与信息系统班级学号学生姓名指导教师年月日东北大学秦皇岛分校毕业论文第Ⅰ页I...
LLE算法认为每一个数据点都可以由其近邻点的线性加权组合构造得到。算法的主要步骤分为三步:寻找每个样本点的k个近邻点;流形学习的局部区域具有欧式空间的性质,那么在LLE中就假设...
局部线性嵌入算法(LLE),这种算法是一种非线性降维,具有很好的泛化性,在图像分类和目标识别等方面被广泛地应用.主要介绍了流形学习的基本思想,典型的LLE算法,同...
另一个比较好的LLE的变种是Localtangentspacealignment(LTSA),它希望保持数据集局部的几何关系,在降维后希望局部的几何关系得以保持,同时利用了局部几何到整体性质过渡的技巧。...
LLE原理局部线性嵌入(LocallyLinearEmbedding,LLE)是无监督非线性降维算法,是流行学习的一种。LLE和Isomap一样试图在降维过程中保持高维空间中的流形结构。Isomap把任意...
摘要:探讨了局部线性嵌入(LLE)算法的推导过程,提出了一种基于LLE算法的人脸识别方法,并实验分析了该方法在ORL和UMIST人脸数据库中的识别效果.doi:10.3969/j...
最后,考虑到该改进算法是监督学习的方法,对于只知道少量类别信息的场合,将不再实用,在此基础上,结合半监督聚类的原理及特点,提出了基于半监督聚类的双层LLE算法。在USTB人耳...
图2LLE算法的三个步骤2.2.2局部线性嵌入法(LLE)的原理分析局部线性嵌入算法的第一个步骤是计算出高维空间中每个样本点xi(i=1,2,…,n)的k个近邻点,把距离所...