ML之MaL: 流形学习MaL的概念认知、算法分类、案例应用、代码实现之详细攻略
ML之MaL: 流形学习MaL的概念认知、算法分类、案例应用、代码实现之详细攻略
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MaL的概念认知
MaL的算法分类
MaL的案例应用
MaL的代码实现
MaL的概念认知
流形学习,全称流形学习方法(Manifold Learning),自2000年在著名的科学杂志《Science》被首次提出以来,已成为信息科学领域的研究热点。在理论和应用上,流形学习方法都具有重要的研究意义。假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形,流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构,即找到高维空间中的低维流形,并求出相应的嵌入映射,以实现维数约简或者数据可视化。它是从观测到的现象中去寻找事物的本质,找到产生数据的内在规律。
MaL的算法分类
流形学习方法是模式识别中的基本方法,分为线性流形学习算法和非线性流形学习算法,非线性流形学习算法包括等距映射(Isomap) [1] ,拉普拉斯特征映射(Laplacian eigenmaps,LE) [2],局部线性嵌入(Locally-linear embedding,LLE) [3]等。而线性方法则是对非线性方法的线性扩展,如主成分分析(Principal component analysis,PCA),多维尺度变换(Multidimensional scaling,MDS)等。
MaL的案例应用
MaL的代码实现
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