LDA算法 对于两类问题的LDA(Matlab实现) function [ W] = FisherLDA(w1,w2) %W最大特征值对应的特征向量 %w1 第一类样本 %w2 第二类样本 %第一步:计算样本均值向量 m1=mean(w1);%第一类样本均值 m2=mean(w2);%第二类样本均值 m=mean([w1;w2]);%总样本均值 %第二步:计算类内离散度矩阵Sw n1=size(w1,1);%第一类样本数 n2=size(w2,1);%第二类样本数 %求第一类样本的散列矩阵s1

基于sklearn的线性判别分析(LDA)代码实现 一.前言及回顾 本文记录使用sklearn库实现有监督的数据降维技术——线性判别分析(LDA).在上一篇LDA线性判别分析原理及python应用(葡萄酒案例分析),我们通过详细的步骤理解LDA内部逻辑实现原理,能够更好地掌握线性判别分析的内部机制.当然,在以后项目数据处理,我们有更高效的实现方法,这篇将记录学习基于sklearn进行LDA数据降维,提高编码速度,而且会感觉更加简单. LDA详细介绍与各步骤实现请看上回:LDA线性判别分析原理及p

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 基础知识 计算机视觉是一门研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科."一图胜千言",人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介,人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1].相对于人类高效的图像信息提取能力,计算机在图像信息的理解上仍然效率低下.  计算机视觉作为一门交叉学科,综合了生物学,心理学,数学,计

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 可调参数 test_path=''; neighbour_pixels_affect=; target_digit=; % forestTrain()参数设置 % .M - [] number of trees to train % .H - [max(hs)] number of c

关于Latent Dirichlet Allocation及Hierarchical LDA模型的必读文章和相关代码 转: http://andyliuxs.iteye.com/blog/1051743 LDA和HLDA: (1)D. M. Blei, et al., "Latent Dirichlet allocation," Journal of Machine Learning Research, vol. 3, pp. 993-1022, 2003. (2)T. L. Grif

如下为本人亲证代码: 一: 编译器的安装与配置(环境不同,显示结果不同) 要使用MATLAB编译器,用户计算机上应用事先安装与MATLAB适配的以下任何一种ANSI C/C++编译器: 5.0.6.0版的MicroSoft Visual C++(MSVC) 5.0.5.2.5.3.5.4.5.5版的Borland C++ LCC(由MATLAB自带,只能用来产生MEX文件) 下面是安装与配置MATLAB编译器应用程序MEX的设置的步骤: (1)在MATLAB命令窗口中运行mex –setup,出

传统的OLS(普通最小二乘)方法无法解决样本数据的共线性(multicollinearity)问题,如果你的数据样本中每个特征变量具有共线性,那么使用基于PCA的PCR和PLSR方法对数据样本进行回归建立模型将会是一个不错的选择.PCA是一种数据降维方式,但同时保持了原始数据降维后的特性:PCR是在降维后的数据空间(英文里常称为score)上进行OLSR(普通最小二乘回归),然后将回归系数矩阵转化为原始空间:PLSR则可以看成改进版的PCR,该方法通过X和Y数据集的交叉投影方法使得回归模型兼顾到

重要的是通过实践更深入地了解贝叶斯思想,先浅浅地了解下LDA. From: http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7937616/ 传统方法的缺陷: 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少,如TF-IDF等,这种方法没有考虑到文字背后的语义关联,可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有,但两个文档是相似的. 在主题模型中,主题表示一个概念.一个方面,表现为一系列相关的单词,是这些单词的条件概率.形象来说,主题

1.Blei的LDA代码(C):http://www.cs.princeton.edu/~blei/lda-c/index.html2.D.Bei的主页:http://www.cs.princeton.edu/~blei/publications.html3.Gibbs LDA++  by Xuan-Hieu Phan and Cam-Tu Nguyen(C++):http://gibbslda.sourceforge.net/4.用GibbsLDA做Topic Modeling (教程 by

重要的是通过实践更深入地了解贝叶斯思想,先浅浅地了解下LDA. 相关数学知识 LDA-math-MCMC 和 Gibbs Sampling LDA-math - 认识 Beta/Dirichlet 分布 LDA-math - 神奇的 Gamma 函数 LDA学习心得(一)——Gamma函数与Beta/Dirichlet分布 LDA学习心得(二)——文本建模 非常好!https://arxiv.org/pdf/1908.03142.pdf[LDA精讲] From: http://blog.csdn

帮一个老师写的小工具 在一个大工程中需要很多bus来组织信号,而为了规范接口,需要定义很多BusObject,用Matlab语言手写这些BusObject比较费工夫 所以用xml配置文件来写,也便于更改总线数据接口,然后使用matlab脚本来生成BusObject和Bus模块库 以下代码运行环境:WIN10+Matlab2015a 下面给出代码Matlab函数的代码: function xmlbuscreator(xmlfile) % XMLBUSCREATOR:从xml文件读取数据结构,并生成

第2章 MATLAB编程基础 2.1 M-文件 MATLAB中的M-文件可以是简单执行一系列MATLAB语句的源文件,也可以是接收自变量并产生一个或多个输出的函数. M-文件由文本编辑器创建,并以filename.m形式的文件名存储,比如average.m以及filter.m.M-文件的组成部分如下: 函数定义行 H1语句 帮助文本 函数主体 命令 2.1.1 函数定义行 函数定义行的形式为: function [outputs]=name(inputs) 例如,某个计算两幅图像的求和与乘积(两

// 注:本内容为作者原创,禁止在其他网站复述内容以及用于商业盈利,如需引用,请标明出处:https://www.cnblogs.com/lv-anchoret/ 今天我们来介绍用C++算法如何来实现图像分割算法中的区域生长算法 区域生长的简介 我们解决的是对一整张图像所有内容进行区域生长分类,当然,如果是对图像中的某一类型进行区域生长可能更容易一些 个人理解 区域生长算法需要确定一个阈值,这个值代表同一类图像信息灰度值的差值,比如,我要一个人脸图(假设眼睛是蓝色的),头发是黑色的但是不同光线反

canopy聚类算法的MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. canopy聚类算法简介 Canopy聚类算法是一个将对象分组到类的简单.快速.精确地方法.每个对象用多维特征空间里的一个点来表示.这个算法使用一个快速近似距离度量和两个距离阈值T1>T2来处理.基本的算法是,从一个点集合开始并且随机删除一个,创建一个包含这个点的Canopy,并在剩余的点集合上迭代.对于每个点,如果它的距离第一个点的距离小于T1,然后这个点就加

1 (1). 随机游走问题.在-10到10的一维线段上,质点以1/5的概率用左运动1单位,以2/5的概率停止不动,以2/5的概率向右运动2单位,且碰到-10时向右运动3单位,碰到10时向左运动4单位.请画出它的轨迹. 我原来的代码matlab: s=0; now=0; for i=1:400 x=unifrnd(0,1); if x<=0.2 if now-1 <= -10 now=now-1+3; else now=now-1; end elseif x>0.6 if now+1 &g

1 更高级的算法牵扯到更多重的循环和复杂的计算,尤其是现在人工智能的算法尤其如此.有些历史知识的人能够了解到,人工智能的很多基本算法其实近百年之前就有了,但是当时的计算机技术达不到去实现这些算法的要求,因此当今计算机的技术和当时已经不是在一个量级上面,因此人工智能等方案才有被重新提上日程,获得飞速的发展.也就是说,当人的思想超越当今的技术的时候我们只能等待,但是当当今的技术已经能够赶上人的思想,我们将会无所不能. 2 这一部分的内容主要是充分调用计算机的性能甚至是调用n台计算机形成集群形式使得算

#topics h2 { background: rgba(43, 102, 149, 1); border-radius: 6px; box-shadow: 0 0 1px rgba(95, 90, 75, 1), 1px 1px 6px 1px rgba(10, 10, 0, 0.5); color: rgba(255, 255, 255, 1); font-family: "微软雅黑", "宋体", "黑体", Arial; font-si

以下内容主要基于<Latent Dirichlet Allocation>,JMLR-2003一文,另加入了一些自己的理解,刚开始了解,有不对的还请各位指正. LDA-Latent Dirichlet Allocation JMLR-2003 摘要:本文讨论的LDA是对于离散数据集,如文本集,的一种生成式概率模型.LDA是一个三层的贝叶斯分层模型,将数据集中每一项,如每个文本,建模为某些未知的topic组成的集合的混合.每个topic又建模为某种混合概率分布.在文本建模中,话题的概率就提供了每

语音信号的数字处理课程作业——矢量量化.这里采用了K-means算法,即假设量化种类是已知的,当然也可以采用LBG算法等,不过K-means比较简单.矢量是二维的,可以在平面上清楚的表示出来. 1. 算法描述 本次实验选择了K-means算法对数据进行矢量量化.算法主要包括以下几个步骤 初始化:载入训练数据,确定初始码本中心(4个): 最近邻分类:对训练数据计算距离(此处采用欧式距离),按照距离最小分类: 码本更新:重新生成包腔对应的质心: 重复分类和码本更新步骤,知道达到最大迭代次数或满足一定

语音识别之梅尔频谱倒数MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 原理 梅尔频率倒谱系数:一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点 预加重:在语音信号中,高频部分的能量一般比较低,信号不利于处理,提高高频部分的能量能更好的处理 分帧:在比较短的时间内,语音信号不会发生突变,利于处理 加窗:帧内信号在后序FFT变换的时候不会出现端点突变的情况,较好地得到频谱 补零:FFT的要求输入数据需要满足2^k个点 计算能量谱:对语音信号最好的分析在其功率谱 计算梅尔频谱:梅