搜索资源列表
Data-dimensionality-reduction
- 该压缩文件为部分数据降维方法，有LTSA、HHLLE、ISOMAP、LLTSA、LLP-The compressed file for the partial data dimensionality reduction method, there are LTSA, HHLLE, ISOMAP, LLTSA, LLP
DBN
- 基于python的DBN实现，可以用来数据降维。(Implementation of DBN based on Python)
kpca
- 在matlab上面通过kpca，实现大数据降维算法(Dimensionality reduction algorithm for large data)
liuxingxuexi
- 自己整理的各种流行学习方法、程序与资料，可以参考一下。可以用于数据降维等(Sort out their own popular learning methods, procedures and information, you can refer to. Can be used for data dimensionality reduction and so on)
RobustPCA-master
- RPCA 的代码，同于数据降维，非原创，转载而来。(this is the code for RPCA, and it is reproduced from others.)
PCA_DeNoise
- 再用主成分分析方法进行信号噪声去除。文件中包含三个子函数：1.Normalize_InputData，规则化输入数据；2.PCA_Reduce_Dimension，实现数据降维处理；3.PCA_Filter_Noise，实现噪声去除(the principal component analysis method for signal noise removal. The file contains three sub-functions
kPCA
- 实现kPCA算法，用于数据降维图像处理等多领域。本程序包可选用多种核函数，且可以直接增添新的数据点，方便快捷。(KPCA algorithm, for data reduction, image processing and many other fields. This package can use a variety of kernel functions, and can directly add new data points
PCA
- 简单的数据降维算法（PCA）举例，构造随机的10维数据，降维成3维的。Sample可替换成用户数据(Examples of simple data reduction algorithms (PCA) are presented)
code
- ssmfa将高光谱数据从高维观测空间投影到低维流形空间，达到约减数据维数的目的(ssmfa hyperspectral data is projected from the high dimensional observation space into the low dimensional manifold space, so as to reduce the dimensionality of data)
22380064mds
- 一种很常用的数据降维算法，和PCA有点不同，很好用。(A very common data reduction algorithm, and PCA is a bit different, very easy to use.)
PCA
- 高光谱遥感与传统的单波段、多光谱数据相比，波段量大量增加、波段宽度极大降低，对地面目标的光谱特性的测度更加细致，然而波段的增多必然导致数据量急剧增加、计算量增大、信息冗余增加以及统计参数的估计偏差增大。因此，对高光谱数据进行降维处理具有重要意义。一方面，降维能够使图像远离噪声，提高图像数据质量；另一方面，能够去除图像中的无价值波段，减少波段数，从而降低计算量，提高运算效率。主成分分析是常用的高光谱数据降维处理方法之一。(Compared
5107533
- 利用fisher线性判别分析进行数据降维()
9927429LDA
- 线性判别式分析，可以用来对数据进行分类或数据降维（不同于PCA）(Linear discriminant analysis)
PLSzibian
- 偏最小二乘算法实现数据降维，特征提取，MATLAB编程实现(Partial least squares algorithm for data reduction and feature extraction)
machine_learning_inaction
- 机器学习十大算法实现，包括决策树、logisitic回归、SVM、数据降维等(Ten algorithms for machine learning, including decision tree, logisitic regression, SVM, data reduction and so on)
pca算法实现
- 通过Python实现了PCA数据降维的方法(The method of reducing the dimension of PCA data through Python)
aubblc_operator
- 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()
MNFTool-master
- 最大噪声分离算法，可用于数据降维，便于分析(maximum noise fraction)
corrcoef_directional
- 计算多数据段相关系数，数据降维，特征分析(Calculation of correlation coefficient of multiple data segments)
postarderhash
- 对输入的高维特征向量进行pca降维后输出低维的特征向量()