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MATLAB实现:ISOMAP和LLE流形学习算法的代码

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简介:
本段落介绍了使用MATLAB编程语言来实现两种流行的流形学习算法——Isomap和Locally Linear Embedding(LLE)的方法与技巧,提供了详细的代码实例。 MATLAB实现流形学习算法ISOMAP与LLE的代码。

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  • MATLABISOMAPLLE
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    本段落介绍了使用MATLAB编程语言来实现两种流行的流形学习算法——Isomap和Locally Linear Embedding(LLE)的方法与技巧,提供了详细的代码实例。 MATLAB实现流形学习算法ISOMAP与LLE的代码。
  • LLE详解与MATLAB:提供详细LLE解析MATLAB示例
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    本文章详细解释了局部线性嵌入(LLE)算法,并提供了相应的MATLAB代码实现示例。适合需要理解和应用LLE进行数据降维的研究者参考学习。 本段落详细解析了LLE算法,并提供了MATLAB代码实现。
  • 基于Matlab(含).zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB实现的流形学习算法代码包,内含多种经典流形学习方法及其应用示例。适合科研与教学使用。 基于Matlab开发的几种流形学习代码已经能够运行,并配有相应的文字说明。
  • LLE解析与MATLAB
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    本文章详细解释了LLE(局部线性嵌入)算法原理,并提供了MATLAB语言的具体实现方法,帮助读者理解和应用这一非线性降维技术。 本段落提供了关于LLE算法的详细解析及其实现的MATLAB代码。
  • LLEMatlab
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    本资源提供了一套实现局部线性嵌入(LLE)降维算法的MATLAB代码。该工具箱简洁高效,适合于数据分析和机器学习中复杂数据集的处理与可视化。 LLE(局部线性嵌入)的思想是,在流形的很小局部邻域内可以近似地视为欧氏空间中的直线段,即具有局部线性的性质。因此,在这个小区域内,一个点可以用其周围点在最小二乘意义下的最优线性组合来表示。LLE将这种线性拟合系数作为描述该流形局部几何特性的方法。
  • (LELLEIsomap).zip
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    本资源包含一种改进的Isomap流形学习算法(LELLEIsomap)的Python代码实现。该方法优化了经典Isomap在非线性数据降维中的性能,特别适用于大规模和高维度的数据集分析。 流形学习算法的Matlab代码实现包括三种方法,用于将三维图像降维至二维图像。这些方法利用K近邻来构建数据图,并使用Dijkstra算法进行Isomap最短路径计算。
  • MATLAB集成C-Multi-Manifold Learning: 当前多MATLAB
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    本项目在MATLAB环境中实现了多种先进的多流形学习算法,旨在促进跨学科研究。通过集成C语言增强性能,提供了一个灵活且高效的工具集,助力学术与工业界深入探索复杂数据结构。 在MATLAB环境中集成C代码multi-manifold learning用于分解相交多流形的算法,并进行对比试验。数据集包括S曲线、三平面相交以及两臂螺线相交的情况。实验中使用了以下几种方法: 1. 采用MATLAB自带的kmeans算法处理。 2. k-manifolds 算法 3. 谱聚类(SC)算法 4. D-C孟德宇分解整合算法 5. SMMC谱聚类多流形算法 6. 广义主成分分析(GPCA)算法 7. SCC 8. s-isomap 此外,还需要使用netlab程序包。
  • MATLAB
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    本研究探讨了在MATLAB环境中实现和分析多种流形学习算法的方法,旨在通过降维技术揭示高维数据集的内在结构。 程序包含了多种流形学习算法,如LLE、Isomap、Laplacian和HLLE,并使用了Swiss-Roll等非线性数据进行实验。此外,该程序还提供了一个用户界面,允许设置各种参数。程序中还包括了许多经典的模式识别算法,例如MDS和PCA。
  • 可以直接运行Matlab LLE程序源 适用于研究.rar
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    本资源提供了一个可以直接运行的MATLAB实现局部线性嵌入(LLE)算法的完整源代码文件,方便用户进行数据降维及流形学习的研究与应用。 可以直接运行的 Matlab LLE 程序源代码可用于研究流形学习。LLE(局部线性嵌入)是一种有效的降维技术,在数据可视化和特征提取中广泛应用。
  • ISOMAP MATLAB
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    这段简介可以描述为:ISOMAP的MATLAB源代码提供了实现经典的非线性降维算法ISOMAP的MATLAB程序。此资源对研究与学习流形学习具有重要价值。 等距映射的源代码使用MATLAB编写,相关方法可参考2000年《Science》杂志上的文献。