实验内容1.将LDA在训练样本上的低维表示结果可视化。 2.使用距离最短对测试样本进行分类。实验代码clear;clc;
%% 导入数据
load("train.mat");
x=train(:,1:4);
y=train(:,5);
load("test.mat");
x_test=test;
% *********************问题二*******************
% **
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2024-06-15 16:50:25
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一，函数文件在matlab中，M文件分为脚本文件和函数文件。如果M文件的第一个可执行语句以function开头，那这个M文件就是函数文件。函数文件内定义的变量为局部变量，只在函数文件内部起作用，当函数文件执行完后，这些内部变量将被清除。本文介绍如何规范地编写一个函数文件。通常，函数文件由函数声明行、H1行、在线帮助文本区、编写和修改记录、函数主体等几个部分组成。格式如下：function 输出形参
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2024-04-28 14:37:13
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说明：实际上EVD(特征分解)是SVD的一种特殊情况；逆是伪逆的特殊情况？，这在最小二乘当中有应用。在“8点法”求解本质矩阵当中会有SVD分解，在3D到3D空间转换中，算法icp有SVD解法。SVD作为一种分解矩阵的方法，有着广泛应用。一、特征分解(手写word截图)1 %%Matlab验证代码2 a=[1 2 3;2 1 3;3 3 6]3 [x,y]=eig(a) %%x矩阵每一列代表 lam
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2024-05-06 19:42:43
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最近一直在学opencv库里人脸识别中的一些算法代码，有一个模块里有三种算法PCA、LDA、LBPH用来识别人脸，PCA算法本身的基本的数学原理已在上篇文章中有所介绍，这篇文章主要介绍LDA算法的基本的数学原理，同样是搜索网络的资源看到有一篇线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA）算法分析 - warmyellow的专栏 -在这里呢，就拿过来转到自己的博客
目录一、前言二、什么是LDA？三、LDA原理1.二分类问题2.多分类问题3.几点说明 四、算法实现一、前言 之前我们已经介绍过PCA算法，这是一种无监督的降维方法，可以将高维数据转化为低维数据处理。然而，PCA总是能适用吗？ 考虑如下数据点：
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2023-10-16 22:18:02
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1. LDA算法简介LDA（线性判别式分析 Linear Discriminant Analysis）属于机器学习中的监督学习算法，常用来做特征提取、数据降维和任务分类。在人脸识别、人脸检测等领域发挥重要作用。LDA算法与PCA算法都是常用的降维技术。二者的区别在于：LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的每个样本是有类别输出的，而之前所学习的PCA算法是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。L
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2024-05-05 22:00:09
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最近在做一个动因分析的项目，自然想到了主题模型LDA。这次先把模型流程说下，原理后面再讲。 lda实现有很多开源库，这里用的是gensim.1 文本预处理大概说下文本的样子，LDA是无监督模型，也就是说不需要标签，只要传入文本就好。LDA要学习文档-主题分布和主题-词分布，所以我们把一个人的数据join在一起作为一条文档。对文档进行分词，使用的jieba分词工具包。注意，这里要做去停用词处理
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2023-08-17 16:45:52
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LDA整体流程先定义一些字母的含义：文档集合D，topic集合TD中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,…,wn >，wi表示第i个单词，设d有n个单词。（LDA里面称之为word bag，实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响）D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VOCABULARY（简称VOC）LDA以文档集合D作为输入（会有切词，去停用词，取词干等常见的预处理，略去不表
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2024-01-08 18:18:29
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详解 LDA 详解 LDA基本概念什么是LDALDA 核心思想LDA 简单二分类实例实现步骤（python）第一步 标准化处理第二步 计算每一类别特征的均值向量第三步 计算类间散布矩阵S(B)和类内散布矩阵S(W)第四步 计算矩阵S(W)^(-1)S(B)的特征值和对应的特征向量第五步 选取前k个特征和对应的特征向量，构造一个d×k维的转换矩阵W，其中特征向量以列的形式排列第六步 将训练样本通过
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2023-10-27 04:34:29
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建议的程序员学习LDA算法的步骤
这一阵为了工作上的关系，花了点时间学习了一下LDA算法，说实话，对于我这个学CS而非学数学的人来说，除了集体智慧编程这本书之外基本没怎么看过机器学习的人来说，一开始还真是摸不太到门道，前前后后快要四个月了，算是基本了解了这个算法的实现，记录一下，也供后来人快速入门做个参考。 一开始直接就下了Blei的原始的那篇论文来看，但是看了个开头就被Dirichl
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2024-08-12 17:21:15
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LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，最近看了点资料，准备使用python实现一下。至于数学模型相关知识，某度一大堆，这里也给出之前参考过的一个挺详细的文档lda算法漫游指南这篇博文只讲算法的sampling方法python实现。完整实现项目开源python-LDA lda模型变量申请及初始化#
#伪代码
#
输入：文章集合（分词处理后）
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2023-05-28 19:47:08
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Matlab提供多种能够进行文件读写的函数，这些函数是Matlab语言的一部分，并不需要任何额外的工具箱的支持。文本文件Matlab中对文件的读写函数可以分为2大类：高级函数和低级函数。简单的说，高级函数的调用语法简单，方便使用；但是可定制性差，只适用某些特殊格式的文件类型，缺乏灵活性。在实际的使用中，很多人会推荐这样的一种选择原则：在读取文件时，尽量使用高级函数；在存写文件时尽量使用低级函数，因
文章目录1、数据集处理2、不同特征维度上的均值向量3、类内散步矩阵与类间散步矩阵4、特征值与特征向量5、可视化展示 主要流程： 理论部分的参考文章：1、LDA和PCA降维总结2、详解协方差与协方差矩阵3、期望值、均值向量和协方差矩阵4、如何计算数学期望以下是用一个经典的“鸢尾花”数据集上使用线性判别分析完成降维任务。数据集中含有3类共150条鸢尾花基本数据，其中3个种类山鸢尾，变色鸢尾，维吉尼亚
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2024-07-06 09:09:42
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1. LDA 算法LDA是一种文本主题建模算法，它利用统计模型来发现文本集合中隐藏的主题结构。其原理可以简单概括为：每个文档是由多个主题以一定的概率分布组成的；每个主题是由多个单词以一定的概率分布组成的。具体地说，LDA采用了基于贝叶斯统计和词袋模型的思想，将文档表示为单词出现的频率向量，并将主题表示为单词分布的概率向量。通过对文档和主题的联合概率分布进行推断，可以得到文档和主题的最大后验概率估计
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2024-06-20 16:34:40
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问题线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是机器学习中常用的降维方法之一，本文旨在介绍LDA算法的思想，其数学推导过程可能会稍作简化。
毕业项目设计代做项目方向涵盖：Opencv 图像处理，目标检测、语义分割、机器学习、Re-ID、医学图像分割、目标跟踪、人脸识别、数据增广、人脸检测、显著性目标检测、自动驾驶、人群密度估计、3D目标检测、CNN、AutoM
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2024-05-22 20:08:08
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一.线性判别准则（LDA）LDA是一种监督学习的降维技术。也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的，这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”。 LDA算法既可以用来降维，又可以用来分类，但是目前来说，主要还是用于降维。在进行图像识别相关的数据分析时，LDA是一个有力的工具。 LDA算法的优缺点： 优点 1
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2024-04-01 21:39:33
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1 简介随着社会的进步和科技的发展,生物特征的识别应用越来越多.如海关及公安系统等需要提供准确的身份认证,日常生活中,人们的安全,财产,隐私等都需要利用先进的科技手段进行保护.因此如何能够高效,快速,可靠识别生物身份的系统被人们普遍研究.本文寻求了一种主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)相结合的方法对人脸进行识别.主成分分析（Principal Component Analysis）算法
原创
2021-12-19 12:33:53
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基本上是从昨天开始吧，着手复杂网络的GN算法，整个过程包括从GML文件中提取邻接矩阵数据，GN算法的实现，模块度的计算。(1)GML文件的读取。做GN的时候首次知道GML(Graph Model Language),GML (GraphModelling Language): There are many different programs that workwith graphs but al
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2024-05-04 15:12:35
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1. LDA是什么线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式
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2024-05-20 16:39:26
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作者：Kung-Hsiang, Huang编译：ronghuaiyang导读LDA是文档分类上的经典算法，如何应用到推荐系统上，大家可以看看。 Latent Dirichlet Allocation(LDA)是一种无监督发现语料库底层主题的主题建模算法。它已被广泛应用于各种领域，特别是在自然语言处理和推荐系统中。这篇博文将带你从LDA的概况介绍到详细的技术说明，最后我们将讨论LDA在推
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2024-08-23 16:21:52
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