1樓：匿名使用者
來降維方法分為線性核非線
源性降維，非線性降維又分為基於核函式和基於特徵值的方法。
線性降維方法：pca ica lda lfa lpp(le的線性表示)
於核函式的非線性降維方法：kpca kica kda
基於特徵值的非線性降維方法（流型學習）：isomap lle le lpp ltsa mvu
lle（locally linear embedding）演算法（區域性線性嵌入）：
每一個資料點都可以由其近鄰點的線性加權組合構造得到。
演算法的主要步驟分為三步：
（1）尋找每個樣本點的k個近鄰點（k是一個預先給定的值）；
（2）由每個樣本點的近鄰點計算出該樣本點的區域性重建權值矩陣；
（3）由該樣本點的區域性重建權值矩陣和其近鄰點計算出該樣本點的輸出值，定義一個誤差函式。
2樓：匿名使用者
給個地址你，絕對滿意你。我也是在學圖內像這一塊
容
matlab中怎樣將1*10304的矩陣進行降維，也就是將10304變小？？
3樓：匿名使用者
用squeeze命令即可
設a為待降維矩陣，b為降維輸出矩陣
b=squeeze(a);
matlab中怎樣用奇異值分解對矩陣進行降維處理
4樓：無古天下
安裝並執行
baimatlab軟體；
2在命令列視窗輸入
du需要進行奇zhi異值分解的矩陣，dao並輸入矩陣求秩內及求奇異值的容公式，如下圖；
3單擊回車鍵，求得奇異值分解得到的u、s、v矩陣；
4若要檢視之前輸入的求解矩陣及所求得的相關變數，從右側工作區視窗進行檢視；
5分別單擊所要檢視的變數名進行檢視；
pca主成分分析影象資料降維**求教
向量的維數和矩陣的維數和空間的維數的區別是什麼
向量的維數是指向量分量的個數 比如 1,2,3,4 是一個4維向量矩陣的維數是指它的行數與列數,比如 1 2 3 4 5 6 它的維數是 2 3 空間的維數是指它的基所含向量的個數 比如 v 1,0,0,0 0,1,0,0 是它的一個基,所以它是2維向量空間 滿意請採納 向量空間維數和向量的維數的區...
A是mxn矩陣，b是m維列向量，方程Ax b對於任何b總有解，為什麼不是R A n
r a m 是 ax b 有解的充分條件,但非必要條件對任何b ax b 總有解 對任意b,b都可由a的列版向量組線性權表示 a的列向量組 與 r m 的基等價 r a m.但是 r a1，a2，an n 不一定有 r a1，a2，an,b n 反例 m 1,n 2。a 1,2 x x1,x2 t....
設A為n階實矩陣,證明 若對於任意n維實列向量a,有a TA
矩陣a aij 由於對復任意的制n維實列向量a成立，所以要在a上面做文章 令a 0,1,0 a中第i個元素是1，其餘的是0 代入可知aii 0 令a 1,1,a中第i個和第j個元素是1，其餘的是0 i j 代入可得 aii aji aij ajj 0 aii ajj 0，故aij aji 0 所以 ...