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数据降维
- 数据降维方法
对高维数据采用PCA进行降维处理
- 对高维数据采用PCA进行降维处理，主成分个数采用累积方差贡献率的方法确定
RAFisher2cda
- 利用fisher线性判别分析进行数据降维-using linear discriminant analysis of data dimensionality reduction
OLDA
- 正交线性判别分析（Orthogonal Linear Discriminant Analysis），可以用于数据降维上面。-orthogonal linear discriminant analysis (Orthogonal Linear Discriminan t Analysis), can be used for cutting down the data above.
C__MATLAB7_work_temporary_twodlpp2
- 2维LPP（2维局部映射保护）代码，可以对图像等二维数据进行降维。-two-dimensional LCDs (two-dimensional mapping of local protection) code, two-dimensional images of data dimensionality reduction.
create_scurve
- 人工产生scurve数据集，方便一些降维方法的效果验证-Scurve generate artificial data sets to facilitate some of the effects of dimensionality reduction methods to verify
MATLAB_Codes_for_Dimensionality_Reduction
- 数据降维工具箱，包括一些典型算法，例如pca，lle，mds，lda等。-Data dimensionality reduction tool kit, including some typical algorithms, such as the pca, lle, mds, lda, etc..
LLE
- 此程序为非线性降维典型算法之一－－LLE算法，对想进行高维数据降维研究的朋友们值得一看-This procedure for nonlinear dimensionality reduction algorithm, one of the typical- LLE algorithm, to want to high-dimensional data dimensionality reduction study to see frien
drtoolbox.tar
- 一个基于matlab的数据降维工具箱,包括MDS,LEE等方法-Based on data from a matlab toolbox dimensionality reduction, including MDS, LEE, etc.
drtoolbox
- 一个很好的Matlab编制的数据降维处理软件-Matlab a good preparation of the data processing software Dimensionality Reduction
Modern_Multidimens
- 系统的介绍multidimension scaling 这种数据降维技术，从提供的网站可以下载相关matalb程序，可用于模式识别等．-System Introduction multidimension scaling this data dimensionality reduction technology, from providing the Web site can download the relevant matalb p
K-Means PCA降维
- K-Means算法,不要求建立模型之后对结果进行新的预测，没有相应的标签，只是根据数据的特征对数据进行聚类。主成分分析降维对数据进行可视化操作,对features进行降维.(K-Means algorithm does not require the establishment of the model after the new prediction of the results, there is no corresponding
数据降维工具箱
- 数据降维matlab程序包，几乎涵盖了所有的主流数据降维方法(Data dimensionality reduction matlab package covers almost all the mainstream data reduction methods)
pca降维
- pca数据降维算法，很好的解决数据灾难的问题。(PCA data dimensionality reduction algorithm, a good solution to the problem of data disaster.)
11数据降维_配套代码
- 这是吴恩达在course公开课上讲的数据降维的作业的代码，主要是应用PCA对数据降维(This is Wu Enda in the course open class lectures on data dimension reduction operations code, mainly using PCA for data dimensionality reduction)
synthetic_data
- 实现LLE降维的一种改进方法，并通过文件中的五组数据来说明(LLE dimension reduction)
降维
- 各种降维方法集合，在处理高维数据上亲测有效，希望对大家有帮助(A collection of various dimensionality reduction methods that can handle high dimensional data)
PCA
- 采用INP数据（145*145*200），该数据有16个类别， PCA进行数据降维，然后对降维数据采用kNN分类（k=1）。(Using INP data (145*145*200), the data has 16 categories, PCA carries out data reduction, and then uses kNN classification for dimensionality reduction data
降维与特征选择
- 在machine learning中，特征降维和特征选择是两个常见的概念，在应用machine learning来解决问题的论文中经常会出现。 对于这两个概念，很多初学者可能不是很清楚他们的区别。很多人都以为特征降维和特征选择的目的都是使数据的维数降低，所以以为它们是一样的，曾经我也这么以为，这个概念上的误区也就导致了我后面对问题的认识不够深入。后来得到老师的指点才彻底搞清楚了两者的关系，现总结出来与大家分享。(Feat
数据降维
- 数据降维，人工智能 ，使用MATLAB打开运行即可。。。。。。(Data reduction, artificial intelligence, open and run using MATLAB)