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
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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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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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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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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本文在我的上一篇博文 机器学习-特征选择(降维) 线性判别式分析(LDA) 的基础上进一步介绍核Fisher LDA算法。 之前我们介绍的LDA或者Fisher LDA都是线性模型，该模型简单，对噪音的鲁棒性较好，不容易过拟合，但是，简单模型的表达能力会弱一些，为了增加LDA算法的表达能力，我们可以将数据投影到非线性的方向上去。为了达到这个目的，我们可以先将数据
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2024-06-07 14:25:27
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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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R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA）tecdat.cn
判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术
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2023-10-07 09:12:07
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传统方法向量空间模型（VSM）的缺点传统向量空间模型使用精确的词匹配，即精确匹配用户输入的词与向量空间中存在的词。由于一词多义(polysemy)和一义多词(synonymy)的存在，使得该模型无法提供给用户语义层面的检索。比如用户搜索”automobile”，即汽车，传统向量空间模型仅仅会返回包含”automobile”单词的页面，而实际上包含”car”单词的页面也可能是用户所需要的。下面是LD
目录1. LDA原理2. 瑞利商与广义瑞利商3. LDA二分类4. LDA多分类5. LDA降维算法流程6. LDA优缺点LDA与PCA的区别 1. LDA原理一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）。LDA是一种监督学习的降维技术，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
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2024-05-29 16:18:36
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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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《1》load()函数用于从服务器加载数据，并使用返回的html内容替换当前匹配元素的内容。load()函数默认使用GET方式，如果提供了对象形式的数据，则自动转为POST方式。 因为默认使用的是Get请求方式，所以我们也可以在url加数据进行提交。例如$("#box").load("loadTest.html？name=zhang&age=25")load()方法可以参数三个参数：url
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2024-09-27 13:16:45
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# 使用LDA函数进行主题建模：R语言入门
在现代数据分析中，主题建模是一种很受欢迎的技术，它可以帮助我们总结大量文本数据中的隐含主题。其中，LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的生成主题模型，可以发现文档中的潜在主题。本文将通过R语言的`lda`函数来示范如何进行主题建模，并详细解释每一步骤。
## 什么是LDA？
LDA（Latent Dirichl
文章目录规划模型一、概述二、 线性规划模型三、线性规划问题的MATLAB求解方法四、整数规划模型 规划模型一、概述什么是数学规划 数学规划是用来研究：在给定的条件下（约束条件），如何按照某一衡量指标（目标函数）来寻求计划、管理工作中的最优方案（求目标函数在一定约束条件下的极值问题）数学规划的一般形式目标函数：min(或max) 。其中x是决策变量（一般有多个变量），f(x)是目标函数约束条件除了
机器学习中的各种损失函数：平方误差损失（L2 loss）绝对误差损失（L1 loss）Smooth L1 Loss（Huber）合页损失Hinge loss二分类交叉熵损失函数Binary Cross Entropy Loss平方误差损失（L2 loss）每个训练示例的平方误差损失，也称为“L2损失”，是实际值与预测值之差的平方。相应的代价函数是，这些平方误差的均值（MSE）MSE损失函数。它是一
