lle+matlab+代码 manifoldAlgorithm 流形学习算法ISOMAP与LLE的matlab代码

模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

典型相关分析matlab实现代码 流形学习和图形内核 Torsello教授举办的人工智能课程的第三次作业 伯纳迪·里卡多-864018 指数： [目录] 1.问题陈述 阅读本文，提出提高图形内核区分能力的方法。 从中选择一个图形内核 最短路径内核 Graphlet内核 随机游走内核 Weisfeiler-Lehman内核 从中选择一种多样的学习技术 等值线图 扩散图 拉普拉斯特征图 局部线性嵌入 在以下数据集上比较在给定内核上训练的SVM的性能（有或没有流形学习步骤）： 生产者价格指数 震惊 注意：数据集包含在Matlab文件中。 变量G包含一个单元格向量，每个图一个。 每个像元的条目是图的邻接矩阵。 变量标签包含每个图的类标签。 新增我添加了带有图表和lavel邻接矩阵的csv版本的zip文件。 文件graphxxx.csv包含邻接矩阵，每个文件一个，而labels.csv文件包含所有标签。 生产者价格指数 震惊 2.简介 我们将在本文中解释我们在提供的两个数据集（称为PPI和SHOCK）上进行的实验。 PPI数据集处理蛋白质蛋白质相互作用，它由86个代表蛋白质的图组成，我们希望在它

数据融合matlab代码流形学习 嗨，伙计们， 我的大多数是机器学习和模式识别。 我的博士学位论文题目为“流形学习与稀疏表示的组合，用于波斯手写数字和字符识别”。 为了减少高维数据的维数，我在使用流形学习（ML）方法方面有一些经验。 流形学习方法是一种降维方法，它强调在低维表示空间中保留流形的结构特征。 在该存储库中，已表达了常用ML方法的Matlab代码和我提出的ML方法（已发布）。 已实施的多种学习方法的列表： 局部线性嵌入（LLE）， 拉普拉斯特征图（LEM）， 本地保护投影（LPP）， 基于互邻的LLE（MN-LLE）， 基于互邻的LEM（MN-LEM）， 基于对角载荷的LLE（DL-LLE）， 随机LEM（SLEM）， SLEM和LLE（FSLL）的融合

t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) is a (prize-winning) technique for dimensionality reduction that is particularly well suited for the visualization of high-dimensional datasets. The technique can be implemented via Barnes-Hut approximations, allowing it to be applied on large real-world datasets. We applied it on data sets with up to 30 million examples. The technique and its variants are introduced in the following papers: L.J.P. van der Maaten. Accelerating t-SNE using Tree-Based Algorithms. Journal of Machine Learning Research 15(Oct):3221-3245, 2014. PDF [Supplemental material] L.J.P. van der Maaten and G.E. Hinton. Visualizing Non-Metric Similarities in Multiple Maps. Machine Learning 87(1):33-55, 2012. PDF L.J.P. van der Maaten. Learning a Parametric Embedding by Preserving Local Structure. In Proceedings of the Twelfth International Conference on Artificial Intelligence & Statistics (AI-STATS), JMLR W&CP 5:384-391, 2009. PDF L.J.P. van der Maaten and G.E. Hinton. Visualizing High-Dimensional Data Using t-SNE. Journal of Machine Learning Research 9(Nov):2579-2605, 2008. PDF [Supplemental material] [Talk] An accessible introduction to t-SNE and its variants is given in this Google Techtalk.

何晓飞--流形学习PPT

本人第一次写博客，写这篇博客主要是以前没有接触过matlab这个软件，刚好这段时间在学习流形学习算法，接触到LLE算法的时候，就想到在网上下载了代码，直接就试着在matlab中跑了一下，结果很悲剧。毕竟不完整的嘛，没有赋值这些情况，所以在网上参考了一个带有实例的源程序（以瑞士卷为例），奈何是新手，只有对着代码挨个挨个的查找注释。故上传上来分享一下给和我差不多一样的小白解惑。

MATLAB程序：流形学习在计算机视觉领域的应用。 Matlab program: The application of manifold learning in the field of computer vision.

给定一组高维数据，run_umap.m 生成数据的低维表示，用于数据可视化和探索。 有关如何使用此代码的文档和许多示例，请参阅文件 run_umap.m 顶部的注释。 UMAP 算法是 Leland McInnes、John Healy 和 James Melville 的发明。 有关详细描述，请参阅他们的原始论文 ( https://arxiv.org/pdf/1802.03426.pdf )。 另请参阅原始 Python 实现的文档 ( https://umap-learn.readthedocs.io/en/latest/index.html )。 这个 MATLAB 实现遵循与 Python 实现非常相似的结构，许多函数描述几乎相同。 以下是此 MATLAB 实现的一些主要区别： 1) MATLAB 函数 eigs.m 似乎不如 Python 包 Scipy 中的函数“ei

在数据稀疏、数据非均匀分布和数据流形具有较大曲率的情况下，传统的局部切空间方法不能够有效地揭示流形结构。提出了一种泛化的ILTSA（GILTSA）流形学习方法，该方法以改进的局部切空间排列算法（ILTSA）为基础，在解决流形结构问题的同时，不仅能够获得用于人脸识别更好的低维特征，而且能有效地处理日益增加的数据集的问题。该方法首先基于样品间距离选择近邻集，实现训练集的低维流形，为每个新样本寻找最近的样本训练集。然后结合ILTSA算法，根据其最近样本投影距离计算低维流形。在ORL的人脸图像数据库的实验、Swiss roll和手书的“2”等实验结果表明，与局部线性嵌入和局部切空间排列算法等相比，GILTSA方法增加了整体精度。