特征选择 | MATLAB实现NCA(近邻成分分析)特征选择

NCA基本介绍

近邻成分分析（Neighbourhood Component Analysis，NCA）是由Jacob Goldberger和Geoff Hinton等大佬们在2005年发表的一项工作，属于度量学习（Metric Learning）和降维（Dimension Reduction）领域。其关键点可以概括为：任务是KNN Classification，样本相似度计算方法基于马氏距离（Mahalanobis Distance），参数选择方法为留一验证法（Leave One Out）。最后模型可以学习样本的低维嵌入表示（Embedding），既属于度量学习范畴，又是降维的过程。

近邻成分分析在度量学习和降维领域展现了很强大的本领，也为后来很多降维的工作起了引导性的作用。
本文将详细介绍NCA的思想和形式，然后也会围绕如何快速实现NCA进行介绍，利用MATLA

特征选择 | MATLAB实现NCA(近邻成分分析)特征选择相关推荐

机器学习--近邻成分分析（NCA）算法和度量学习
1.近邻成分分析(NCA)算法以上内容转载自:http://blog.csdn.net/chlele0105/article/details/13006443 2.度量学习在机器学习中,对高维数据 ...
特征选择 | MATLAB实现特征变量相关性分析(Pearson相关系数，Kendall相关系数和Spearman相关系数)
特征选择 | MATLAB实现特征变量相关性分析(Pearson相关系数,Kendall相关系数和Spearman相关系数) 目录特征选择 | MATLAB实现特征变量相关性分析(Pearson相关 ...
独立成分分析ICA/FastICA
最近在学习CSP,然后又注意到了ICA,这个算法之前就用过,但是没有系统的整理一下,所以就在这里梳理一下相关内容,方便以后查阅. 独立成分分析ICA/FastICA 1 盲源分离(BlindSourc ...
独立成分分析ICA在MATLAB中的实现
独立成分分析ICA在MATLAB中实现展示 by:YANG LIU 测试: 输入信号输出结果: 特别注意:代码28,29,30行".* "和" * "的区别. ...
结合matlab代码案例解释ICA独立成分分析原理
目录介绍什么是ICA? 对数据进行白化 ICA算法 ICA特性本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号:脑机接口社区 QQ交流群:941473018 关于ICA,可以查看Rose小哥之前分享的 ...
matlab怎么画碎石图,成分分析中biplot函数不理解_主成分分析
成分分析中biplot函数不理解_主成分分析对主成分分析中的biplot函数不理解,谁能帮忙解释?谢谢了解答: 运行下面的例子,理解我加黑的那句话即可: Examples Perform a pr ...
lda 吗样本中心化需要_机器学习 —— 基础整理（四）：特征提取之线性方法——主成分分析PCA、独立成分分析ICA、线性判别分析LDA...
本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensiona ...
机器学习（十五）——loss function比较、独立成分分析
http://antkillerfarm.github.io/ PCA算法推导(续) 对u求导可得: ∇uL(u)=Σu−λu \nabla_u\mathcal{L}(u)=\Sigma u-\lam ...
Hum Brain Mapp | 联合连接矩阵独立成分分析：结构和功能连接的自动链接
导读对人类大脑连接的研究,包括结构连接(SC)和功能连接(FC),这些方面的研究有助于深入了解大脑功能的神经生理机制及其与人类行为和认知的关系.这两种类型的连接测量都提供了重要且互补的信息.然而,将 ...
sklearn自学指南(part27)--邻域成分分析
学习笔记,仅供参考,有错必纠文章目录最近邻最近中心点分类器最近的收缩质心最近邻转换器邻域成分分析(NCA) 分类降维数学公式马氏距离实现最近邻最近中心点分类器 NearestC ...

特征选择 | MATLAB实现NCA(近邻成分分析)特征选择

特征选择 | MATLAB实现NCA(近邻成分分析)特征选择

目录

NCA基本介绍

特征选择 | MATLAB实现NCA(近邻成分分析)特征选择相关推荐

最新文章

热门文章