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在Octave/Matlab中實現的相鄰組件分析

2013-02-04 63 views 1 likes

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我一直試圖在Octave中實現Neighbourhood Component Analysis (NCA)算法，但顯然我的代碼出了問題，我無法弄清楚它是什麼。在Octave/Matlab中實現的相鄰組件分析

注：我使用卡爾·愛德華·拉斯穆森minimize功能的負最大化˚F。

注2：我使用測試數據是在UCI機器學習存儲庫中的Wine dataset。

2013-02-04 User3419

A

回答

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在一些外部幫助下，我已經得到了問題的答案。問題是，我是假設錯誤數據點的差別在於向量積我和Ĵ應該是列向量，而不是相反的行向量： gradient

2013-02-06 20:21:13 User3419

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那麼什麼是你的NCA的看法？我還爲HeuristicLab做了實現，並且還增加了使用我在LNCS文章中找到的正則化術語的可能性。我確實發現NCA有時只是把所有的觀點延伸得很遠。但最大的問題是運行時間。梯度計算非常昂貴。 – Andreas

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是的，完全同意這些缺點。然而，我發現該算法非常有用（它實際上感覺有點僞作弊），但它對於可視化目的非常有用，並且通過所得到的線性變換給出了某種有用的信息。 – User3419

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