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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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
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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目录LDA概念线性判别分析（LDA）-二分类LDA二分类过程举个例子线性判别分析-多分类LDA多分类过程Experiment 3: Linear Discriminant AnalysisLDA二分类讲解LDA二分类代码LDA多分类讲解LDA多分类代码 LDA概念线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）是一种有监督学习的降维方法，用于找到分隔两个或多个对象类的特征
主成分分析（收藏的能不能顺手点个赞啊，嘿嘿）主成分分析法(PCA)是一种高效处理多维数据的多元统计分析方法，将主成分分析用于多指标（变量）的综合评价较为普遍。笔者自从本科学习数学建模就开始接触该方法，但是一直没有系统地整理过，借这个机会总结一下，以备不时之需。该方法的基本思想是运用较少的变量去解释原始数据中的大部分变异，通过对原始数据相关矩阵内部结构关系的分析和计算，产生一系列互不相关的新变量。根
最近项目中需要进行PCA降维,环境是MATLAB,但是在网上找了很多都是介绍PCA原理的,的确介绍的很仔细,但是我是一个工科狗,只是想最快查到用代码实现降维的方法而已,网上的对我来说太多了,因此在此做一个总结,出于对知识的 尊重,插两篇介绍的不错的PCA 原理文章,只是想实现pCA的大可不必看.下面开始介绍用MATLAB自带工具包函数pca(对应老版本函数princomp,在maltab里help
LDA全称是Latent Dirichlet Allocation。关于LDA的理论知识，可以参见如下参考维基百科。
原创
2022-10-20 10:34:27
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作者: Trustintruth突然高产了！！1.LDPC吗原理简述LDPC码(低密度奇偶校验码)的校验矩阵具有非常强的稀疏性，也就是校验矩阵里面“0”占了大多数，“1”的数量极少。“1”元素的分布非常稀疏，所以他是低密度的。下面我们来说校验矩阵，白话来说就是你收到的信息位和矩阵的每一行的每一个元素对应相乘再相加，最后得到(行数)个结果，如果各个结果都是0那么就通过了，也就是公式。为了达到这个，我
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2024-07-31 21:28:28
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今天同学让我帮忙制作一个人脸表情识别的样本库，其中主要是对人脸进行裁剪，这里用到了一个相对较新的Matlab人脸检测方法Face Parts Detection，网上百度了一下发现关于Matlab人脸检测的代码和资源并不多，故此专门撰写一篇博客来详细介绍这个人脸检测方法的用途。 一、下载对应的工具包 首先下载对应的工具包，matlab最方便的地方莫过于此了，直接下载、配置简单、并且可以查看
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2024-03-28 12:39:18
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目录LDA推导LDA扩展到多维度PCA与LDA的区别LDA原理线性判别分析（Linear Discriminant Analysis， LDA） 是一种有监督学习算
法， 同时经常被用来对数据进行降维。在PCA中， 算法没有考虑数据的标签（类别） ， 只是把原数据映射到一些方差比较大的方向上而已。 如下图中，用不同的颜色标注C1、 C2两个不同类别的数据 ，根据PCA算法， 数据应该映射到方差
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2024-04-26 17:51:03
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clear;clc;close all;
%%%%%%%%%%%%%%%%% 读取原图，并处理成二值图像 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
I=imread(‘tao.png’);I2=rgb2gray(I);
BW=im2bw(I2,0.9);
figure(1),subplot(1,3,1),imshow(I),title(‘原始图像’);
subplot(1,3,2)
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2024-04-25 16:39:11
62阅读
鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集，用于机器学习和统计学习中的分类和聚类问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花（山鸢尾
原创
2023-05-06 00:45:19
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读取EXAMP10_01XLS中数据，进行距离判别读取数据读取文件EXAMP10_01XLS的第1个工作表中C2F51范围的数据，即全部样本数据，包括未判企业SAMPLEXLSREAD EXAMP10_01XLS , , C2F51 读取文件EXAMP10_01XLS的第1个工作表中C2F47范围的数据，即已知组别的样本数据，TRAININGXLSREAD EXAMP10_01XLS , , C2
1、plot3 - 三维线图此 MATLAB 函数（其中 X1、Y1、Z1 为向量或矩阵）在三维空间中绘制一个或多个线条，这些线条穿过坐标为 X1、Y1 和 Z1 的元素的点。X1、Y1
和 Z1 的值可以是数值、日期时间、持续时间或类别值。2、subplot - 在平铺位置创建坐标区，子窗口 subplot(m,n,p) 一个窗口有m*n个子窗口，p为当前操作窗口，从左往右数 此 MATLAB
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2024-03-25 17:41:54
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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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1.sklearn中LDA的简单使用方法
2.维度不一致问题
1.sklearn中LDA的简单使用方法
最近在对数据进行预处理的过程中，使用了有监督的降维方式——线性判别分析（LDA）。直接能通过调用sklearn提供的接口就能实现。具体导入方式如下：
from sklearn.discriminant_analysis impo
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2024-04-05 00:00:48
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这段时间对LDA比較感兴趣，尝试在工作中使用它。平时做想法的高速验证，都用的是“GibbsLDA++-0.2”，一个c实现版本号的LDA。这两天用c++ stl自己写了一个单机版的LDA，初衷例如以下： 1. “GibbsLDA++-0.2”虽说号称是最popular的LDA工具包。只是依旧有明显的
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2017-05-27 18:50:00
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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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