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2016-01-03 19:34:50
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广义上讲，任何在学习过程中应用到矩阵特征值分解的方法均叫做谱学习方法，比如主成分分析(PCA),线性判别成分分析(LDA),流形学习中的谱嵌入方法，谱聚类等等。 由于科苑向世明老师课件上面关于ng的谱聚类算法里面与ng大神的论文中写到的算法中有所出入，导致昨天晚上调了一晚上的算法并没有调出满...
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2015-12-28 00:47:42
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1.LDALDA是一种三层贝叶斯模型，三层分别为：文档层、主题层和词层。该模型基于如下假设：1）整个文档集合中存在k个互相独立的主题；2）每一个主题是词上的多项分布；3）每一个文档由k个主题随机混合组成；4）每一个文档是k个主题上的多项分布；5）每一个文档的主题概率分布的先验分布是Dirichlet...
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2015-12-21 15:52:13
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转自：http://blog.csdn.net/hxxiaopei/article/details/8034308http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7937616代码初探http://blog.csdn.net/yangliuy/art...
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2015-12-14 21:16:27
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Fisherface是由Ronald Fisher发明的，想必这就是Fisherface名字由来。Fisherface所基于的LDA（Linear Discriminant Analysis，线性判别分析）理论和特征脸里用到的PCA有相似之处，都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法，LDA和...
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2015-12-06 14:26:51
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本文原创， 转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/gufeiyang/p/5020819.html本文目录：1、Gamma函数2、Beta/Dirichlet分布3、LDA文本建模4、吉普斯抽样概率公式推导1、Gamma函数T(x)=∫ tx-1e-tdt T(x+1) =....
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2015-12-05 00:32:20
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数据预处理技术数据清理：空缺值处理、格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复数据的清除数据集成：将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。数据变换：平滑、聚集、规范化、最小 最大规范化等数据归约：维归（删除不相关的属性（维））、数据压缩（PCA,LDA,SVD、小...
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2015-10-28 21:14:34
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LDA也称Fisher线性判别法，它是一种非迭代的分类算法。算法的主要思想将特征空间中的样本投影到该空间的一条直线上以实现从高维到一维的数据压缩。显然这样的投影有很多方向，而LDA算法就是寻找一个最佳投影方向来使样本的类内距离最小而类间距离最大。投影方向：1、投影后不同..
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2015-09-29 01:25:06
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DLA起源之解 考虑一个样本集合X=[x1,x2...xN]，每个样本属于C个类中的一个。我们可以使用类似于PCA,LDA的线性降维方法将x由m维降至d维(m>d)。但是线性降维方法存在一些问题，例如LDA中的求逆运算，经常可能因为矩阵的奇异性是降维结果恶化。而这里介绍的DLA方法可以避免这个问题。...
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2015-09-21 17:38:04
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LDA (Linear Discriminant Analysis) 线性判别分析[1]http://blog.csdn.net/ffeng271/article/details/7353834
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2015-09-17 19:35:09
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