对局部线性嵌入降维算法讲解的清楚、易懂

lda降维matlab代码硅Craft.io SiProcess是图像处理实验室存储库。 在这里，您会发现一些Matlab / Python算法可以对数据进行线性分类。 分类 分类代码导入您的数据（矢量化图像的矩阵），使用进行降维，并使用/分隔示例。 可视化 存储库中提供的一些功能包括 -可视化通过遍历n个主要成分生成的图像。 例子： -可视化通过超平面行走而生成的图像。 例子： "Image under Construction" 作者 卡洛斯·托马斯教授 。 佩德罗·奥罗纳（Pedro Orona） 硕士埃斯特拉·里贝罗（Estela Ribeiro） 硕士拉斐尔·诺布雷（Rafael Nobre） 硕士Laercio Junior 硕士维克托·瓦雷拉（VíctorVarela） 卢卡斯·布祖蒂（Lucas Buzuti） 卢卡斯·卡利尼（Lucas Carlini） 自由软件，地狱呀！

高维数据能充分表达复杂事物的信息,但高维数据自身表达和处理复杂,妨碍了它的实际应用。阐述了用降维算法和构建索引结构来解决高维数据降维问题。以数据对象变异最大方向的投影作为特定数据对象集的主成份,将聚类分析引入高校数据资源的预处理环节,实现了数据对象集合的聚类归约。给出应用实例,为深入探索相关模式提供有效的分析方法。

该程序仿真了空时自适应处理STAP里的降维算法3dt，并与最优空时处理的结果进行了比较

SC - 稀疏分类器FSC - 快速稀疏分类器GSC - 群稀疏分类器FGSC - 快速群稀疏分类器NSC - 最近子空间分类器 需要 SPGL1 - http://www.cs.ubc.ca/labs/scl/spgl1/ 需要稀疏化 - http://www.see.ed.ac.uk/~tblumens/sparsify/sparsify.html 需要 GroupSparseBox - http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/22771

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isomap降维matlab代码多元学习尖峰分类 有关如何在尖峰排序中使用低维嵌入（即，ISOMAP算法）进行特征提取的教程的源代码 简短的介绍 背景噪声和尖峰重叠在当代尖峰分类策略中造成了问题。 （非线性）等距特征映射（ISOMAP）技术揭示了固有的数据结构，并有助于识别活动神经元。 ，用于计算一组高维数据点的准等距，低维嵌入。 该算法提供了一种简单的方法，可基于对流形上每个数据点的邻居的粗略估计来估计数据流形的固有几何形状。 Isomap具有很高的效率，并且通常适用于广泛的数据源和维度。 。 其中，使用了来自3个神经元的模拟尖峰，其中一个是稀疏生的。 要在MATLAB中重现本教程，您将需要： 适用于本教程中使用的MATLAB。 （有关更多信息和更新版本） 用于MATLAB的备忘录脚本和示例数据可重现教程中显示的结果。 笔记 更改“ k”值将影响算法的输出，即在ISOMAP空间中投影数据。 投影坐标保持在“ Y”。 “ R”表示剩余方差。 有关更多详细信息和引用此工作，请参见： Adamos DA ，Laskaris NA，Kosmidis EK，Theophilidis G.“”。

数据降维和特征表示是解决时间序列维灾问题的关键技术和重要方法, 它们在时间序列数据挖掘中起基础性作用. 鉴于此, 提出一种新的时间序列数据降维和特征表示方法, 利用正交多项式回归模型对时间序列实现特征提取, 结合特征序列长度对时间序列的拟合分析结果, 运用奇异值分解方法对特征序列进一步降维处理, 进而得到保存大部分信息且维数更低的特征序列. 数值实验结果表明, 新方法可以在维度较低的特征空间下取得较好的数据挖掘聚类和分类效果.

6.13降维观测器 一个n维的能观测系统 由于y可以直接提供一部分状态，故只需要估计其余的状态即可。 1：建立n-m维子系统动态方程 设A∈Rn×n，B∈Rn×r，C∈Rm×n，系统（A、B、C）能观测，令： 为一个n×n矩阵，D的选择应使Q可逆，考虑到 系统的动态方程为

符号化表示是一种有效的时间序列降维技术，其相似性度量是诸多挖掘任务的基础。基于SAX(symbolic aggregate approximation)的距离MINDIST_PAA_iSAX不满足对称性，在时间序列挖掘中具有局限性，提出了对称的度量Sym_PAA_SAX，且下界于欧拉距离。在真实数据集和合成数据集上的实验说明下界紧密性较好，相似搜索错报率较低。