Image reconstruction by domain-transform manifold learning

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

妙算2的使用说明

clojure_manifold Clojure 中的算法。 说明： 用法 在这两种情况下，M 都是一个矩阵，我们尝试将 M 拟合到 k 维，其中 k ( use 'clojure-manifold.data :reload ) nil user> ( def M ( load-data " foo.csv " )) MDS算法： user> ( use 'clojure-manifold.mds :reload ) nil user> ( mds M 2 ) ; M is a matrix, 2 is the desired number of dimensions 等值映射算法： user>

流行学习，R语言模拟生成Swissroll，Helix， Twinpeaks，圆球等数据，通过pca，lle，isomap，tsne等方法对数据降维并可视化。

微分流形warner部分答案.pdf

流形学习的经典算法ISO-map和改进算法，其中包含注释和自己改动的一些地方，希望对大家有用，综合了不同人的算法 matlab和C++

歧管重写 开发者 开始。 git clone cd Manifold npm install npm start 要了解如何做出贡献，请遵循的教程 用户数 集成应用程序用于管理您的物联网Pico设备阴影...。要了解有关更多信息，请访问 笔记 该应用程序目前正在大量开发中。 如果您想为这个项目做贡献，请随时发出拉取请求。 ＃------------------------------------------------- --------------- 该项目是通过引导的。 您将在下面找到一些有关如何执行常见任务的信息。 您可以在找到本指南的最新版本。 目录 npm测试 npm运行构建 npm运行弹出 编辑器中的语法突出显示 在编辑器中显示Lint输出 安装依赖项 导入组件 添加样式表 后处理CSS 添加图像和字体 使用public文件夹 使

Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking对应的源码

manifold的好资源，入门可看，高引