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  1. drtoolbox.tar

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  2. 这是一个MATLAB工具箱包括32个降维程序,主要包括 pca,lda,MDS等十几个程序包,对于图像处理非常具有参考价值- ,This Matlab toolbox implements 32 techniques for dimensionality reduction. These techniques are all available through the COMPUTE_MAPPING function or trhoug
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2024-11-20
    • 文件大小:1.06mb
    • 提供者:yang
  1. sammon

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  2. a very good Multi dimensional scaling procedure using Sammon s mapping algorithm.
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2024-11-20
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:sanjeev
  1. gfoidl.SammonProjection_Source

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  2. c#实现的基于非线性降维方法的数据分析程序代码-Sammon s projection is a nonlinear projection method to map a high dimensional space onto a space of lower dimensionality.
  3. 所属分类:C#编程

    • 发布日期:2024-11-20
    • 文件大小:51kb
    • 提供者:李信一
  1. SAMMON1

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  2. it is about sammon map in tha clustering.
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2024-11-20
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:samane
  1. drtoolbox

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  2. Matlab针对各种数据预处理的降维方法,源码集合。-Currently, the Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction contains the following techniques: Principal Component Analysis (PCA) Probabilistic PCA Factor Analysis (FA)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-11-20
    • 文件大小:1.94mb
    • 提供者:jdzsj
  1. s1

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  2. sammon mapping算法c语言版,亲测有效,课题代码,基于vc++6.0环境-sammon mapping algorithm c language edition, effective pro-test, project code, based vc++6.0 environment
  3. 所属分类:数据挖掘

    • 发布日期:2024-11-20
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:张春
  1. drtoolbox.tar

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  2. 用于降维的matlab工具包,包括PCA,LDA,LLE,等-Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction Principal Component Analysis (PCA) Probabilistic PCA Factor Analysis (FA) Classical multidimensional scaling (MDS) Sammon mapping Lin
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2024-11-20
    • 文件大小:1.07mb
    • 提供者:晗嫣
  1. 各种降维工具箱(pca、LDA/FA/LLE)

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  2. Principal Component Analysis (PCA) Probabilistic PCA Factor Analysis (FA) Sammon mapping Linear Discriminant Analysis (LDA) Multidimensional scaling (MDS) Isomap Landmark Isomap Local Line
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2019-05-13
    • 文件大小:979.63kb
    • 提供者:401116575@qq.com

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