该文档详述matlab语言各类降维算法的实现,包扩pca、kpca等经典降维算法
LLE作者源代码,逐语句翻译以及解释
c++降维处理与一维数组的区别,在调用时的差异
该段代码可在matlab软件上可执行,实现LLE降维,为学习模式识别及其他流形的降维方法提供参考
本文详细介绍了主成分分析的数据降维应用,通过数学方法将大量的变量转换成少数几个综合指标,极大程度上提高了数据处理效率。同时,本文还介绍了PCA在生物学、金融、社会科学等领域中的应用场景,为读者深入了解
KMeans-PCA和降维 使用一些数学方法来获取0-9之间每个数字的1000个以上图像之和的均值和协方差,然后应用降维和K-means算法。
可直接使用,读取excel表格信息,降维后输出表格信息~
本文将介绍PCA降维的原理和操作步骤,以及其在数据分析中的应用。PCA降维是一种常见的数据处理方法,通过分析各个特征之间的相关性,确定数据中的主成分,将高维数据降至低维空间中进行分析和展示。同时,本文
通过kpca进行降维,根据网上的程序改的,内含数据,数据为西储大学轴承数据,希望可以帮助到刚学的同学,有错误的地方请多多指教。
高维数据,如航天遥感数据、生物数据、网络数据以及金融市场交易数据等,其处理面临两个问题:一是维数灾难(cursesofdimensionality)问题,维数膨胀给高维数据中模式识别和规则发现带来极大