zod的博客

原创 一种基于局部线性嵌入的半监督方法——半监督局部线性嵌入（SSLLE），MATLAB程序代码

具体内容大家可以看一下参考文献的原文，这里附上我的自己编的MATLAB程序代码：% SSLLE算法% [Y] = sslle(X,K,d,l,r)% X ：data as D x N matrix (D = dimensionality, N = #points)% K ：number of neighbors% d ：max embedding dimensiona...

原创 K均值聚类关于初始聚类中心选取的一种改进（python程序）

本程序是K均值聚类关于初始聚类中心选取的一种改进，原理来自于周志华的机器学习，这里只是尝试用python实现下。刚开始学习python，可能有问题大家觉得有用就借鉴下，如果哪里有问题还望指正。关于K均值聚类关于初始聚类中心选取的详细讨论我的博客另一篇文章详细介绍过，兴趣的可以去看看，这里只发我实现的python代码。k均值代码参考来自于：# kmeans: k-means cluster ...

原创 流行学习简介图

原创 Hessian局部线性嵌入算法（HLLE）——matlab实现

好久没写了最近想把之前做过的一写算法发上来，发现只找到一字儿ppt，内容可能不详细忘大家谅解；不过我会把matlab的代码发上来，文章具体内容要是不理解大家可以上网找一些相关文章阅读： Hessian局部线性嵌入算法试图恢复出局部等距于低维欧式空间中开连通子集的流行的生成坐标，HHLE利用领域计算出每个点的切空间，并通过领域点在切空间的投影坐标估算出每个点的Hessian系...

原创 层次分析法（AHP）——matlab代码实现

层次分析法（AHP）的主要思想是根据研究对象的性质将要求达到的目标分解为多个组成因素，并按组成因素间的相互关系，将其层次化，组成一个层次结构模型，然后按层分析，最终获得最高层的重要性权值。层次分析法把一个复杂的无结构问题分解组合成若干部分或若干因素，上一层次对相邻的下一层次的全部或某些元素起支配作用，这样就形成了自上而下的层次结构，通过相关指标之间的两两比较对系统中各指标进...

原创 LPA标签传播算法——MATLAB实现及代码

•标签传播算法 (LPA)是由 Zhu 等人于 2002 年提出，它是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建立关系完全图模型，在完全图中，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。由...

原创 K均值聚类关于初始聚类中心的探讨（matlab程序）

对应之前发过的：K均值聚类关于初始聚类中心的探讨，补发MATLAB的程序代码。matlab程序：1.%利用传统K均值随机选取点聚类clear all;close all;clc;%生成五组三维高斯分布数据mu1=[0 0 0]; %均值sig1=[0.5 0 0;0 0.6 0;0 0 0.8]; %协方差d1=mvnrnd(mu1,sig1,100); mu2=...

原创 LLE（局部线性嵌入）matlab代码实现

本人在其他文章前面已经写过LLE的原理，在这里写一下LLE的代码，一个是网上其他大神的程序，一个是参考后自己写的的。一，% LLE ALGORITHM (using K nearest neighbors)% [Y] = lle(X,K,dmax)% X ：data as D x N matrix (D = dimensionality, N = #points)% K ...

原创 MDS（多维缩放）

    若要求原始空间中样本之间的距离在低维空间中得以保持，即得到"多维缩放" (Multiple Dimensional Scaling，简称 MDS) 这样一种经典的降维方法 . 下面做一个简单的介绍 .步骤：1.计算距离矩阵D；2.根据式子计算                        3.再计算出内积矩阵B；4.对矩阵B做特征值分解；5,.从大到小取出前d’个特征值以及对应的特征向量；...

原创 两种降维方法的总结——LLE（局部线性嵌入），ISOMAP（等度量映射）

简介流形学习是一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法。流形是在局部与欧式空间同胚的空间，换言之，它在局部具有欧式空间的性质，能用欧式距离来进行距离计算。若低维流形嵌入到高维空间中，则数据样本在高维空间的分布虽然看上去非常复杂，但在局部上仍具有欧式空间的性质，基于流形学习的降维正是这种“邻域保持”的思想。如此，可以在局部建立降维映射关系，然后再设法将局部映射推广到全局。当维数被降至二维或三维时，能对数据进...

原创 两种最短路径（测地距离）的算法——Dijkstra和Floyd

     从某顶点出发，沿图的边到达另一顶点所经过的路径中，各边上权值之和最小的一条路径叫做最短路径。解决最短路的问题有以下算法，Dijkstra算法，Bellman-Ford算法，Floyd算法和SPFA算法等。最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。算法具体的形式包括：（1）确定起点的最短路径问题- 即已知起始结点，求最短路径...

原创 K均值聚类关于初始聚类中心的探讨

摘要：进入二十一世纪以来，科学技术的不断发展，使得数据挖掘技术得到了学者越来越多的关注。数据挖掘是指从数据库中发现隐含在大量数据中的新颖的、潜在的有用信息和规则的过程，是一种处理数据库数据的知识发现。数据挖掘一种新兴的交叉的学科技术，涉及了模式识别、数据库、统计学、机器学习和人工智能等多个领撤分类、聚类、关联规则是数据挖掘技术几个主要的研究领域。在数据挖掘的几个主要研究领域中，聚类是其中一个重要研...