PCA用于人脸识别的预处理,无监督的降维,附带通用的ORL人脸数据库和快速PCA的代码。文件可以通过改成txt后缀打开。
flatMap和Map区别flatMap 2维数组以上可以降维
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
一股悲观情绪在互联网业蔓延,一群自称为“心理阴暗”的从业者,纠结于那些没有底线的竞争、大公司的抄袭、小公司不再创新、最终生态的破坏。这些都与当下大热的科幻小说不谋而合。这本书里,地球人面临来自更高等文
大家都知道将多维数组(尤其是二维数组)转化为一维数组是业务开发中的常用逻辑,除了使用朴素的循环转换以外,我们还可以利用Javascript的语言特性和数据结构的思想实现更为简洁优雅的转换。下面跟着小编
包含常见的几个经典的降维算法,希望可以帮助到大家。
少有的S-scurveLLE降维程序
很详细的各种主流数据降维方法原理的讲解,中文版的。
CroppedYale人脸数据降维的MATLAB代码,使用PCA,SVD和MATLAB自带的PCA对比时间、准确度,可以直接运行。对比中心化给PCA带来的影响;对比PCA与SVD的异同;选取合适的维度
作为一般框架,基于成对相似性矩阵的Laplacian嵌入可从高维数据推断低维表示。 但是,它通常存在三个问题:1)算法性能对邻居的大小敏感; 2)算法遇到众所周知的小样本量(SSS)问题; 3)该算法