dimensionality-reduction

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    如何在MATLAB中將圖像縮略圖添加爲（或旁邊）繪圖標記？

    我在一系列圖像上運行MATLAB中的Isomap降維。我想將圖像的縮略圖繪製在與其相對應的歧管上的點旁邊。 我目前使用2個不同的充isomaps http://isomap.stanford.edu/和http://robotics.cs.brown.edu/projects/stisomap/。
    matlab plot matlab-figure dimensionality-reduction 2013-05-28

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    手寫數字的散點圖

    我想創建一個手寫數字0和1（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）的散點圖。我拿了4個樣本，即兩個0和兩個1。 每個手寫數字的像素值都有1維交叉778矩陣。 現在我想要做兩維數字散點圖來檢查它們是否可分離。 我試圖在R中繪製這些圖，但最終的圖只是混合點。 我應該如何進行繪圖，以便每個數字的散點圖看起來與其他不同。我在繪圖時是否正確地朝着正確的方向前進？ 請指教。
    machine-learning scatter-plot mnist dimensionality-reduction 2012-01-20

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    通過去除連續的重複

    我具有R數據幀均可進行2場減少字符串長度： 如：AAAAABBBBB應該給我AB 和ABCAAABBBDDD應該給我ABCABD 任何人有關於如何做到這一點的想法？
    string r dataframe dimensionality-reduction 2013-01-04

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    圖像的尺寸縮減方法

    我想減少一組圖像上的尺寸使用Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction。問題是：我對減少尺寸知之甚少。所以我試着通過試驗和錯誤，將數據集傳遞給函數。到目前爲止我已經嘗試了6次，PCA正在返回一個複數的矩陣。其他人凍結了matlab。什麼圖像縮小方法適用於圖像？
    image-processing machine-learning matlab dimensionality-reduction 2012-05-07

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    如何評估降維技術？

    我有一個二進制形式的NxM數據集。我在其上應用了各種維度技術，並繪製了前兩個維度。這就是我如何直觀判斷該技術是否適合我的數據集。是否有更合適/有條理/啓發式/正式的方式來測試我使用的降維技術的適用性？
    matlab binary dimensionality-reduction 2013-07-30

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    我怎麼能知道哪些尺寸是主要組成部分？

    我使用matlab的princomp函數來做PCA。 從我的理解，我可以檢查潛在的來決定我需要多少維度。 [coeff, score, latent, t2] = princomp(fdata); cumsum(latent)./sum(latent); ，並通過使用trainMatrix = _係數（：，1:10）（我選擇前10個維度），並newData =數據* trainMatrix，
    matlab linear-algebra pca eigenvalue dimensionality-reduction 2013-04-24

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    用PCA決定降維降維

    我有2D數據（我有一個零均值歸一化數據）。我知道它的協方差矩陣，特徵值和特徵向量。我想決定是否將維度減少到1（我使用主成分分析，PCA）。我該如何決定？有沒有任何方法？ 我正在尋找某物。就像如果你看看這個比例，如果這個比例高，那麼繼續降維也是合乎邏輯的。 PS 1： PoV（變異比例）代表它嗎？ PS 2：這裏是一個答案：https://stats.stackexchange.com/questi
    pca dimensionality-reduction 2012-11-27

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    這個圖嵌入可能＆它有一個名稱？

    我想要投影的無向圖到2D平面上，使得： 的歐幾里得距離保留的分步距離（即如果A和B之間的最短路徑是除C和d之間的最短路徑短，則A和B之間的歐氏距離小於A和B之間的歐幾里德距離） 的歐幾里德距離和所述階梯距離之間的最小差被最小化。理想情況下，如果沒有唯一的最小值，則生成或描述解決方案集合。 如果這是不可能的，那麼圖上的最小約束集是什麼使它成爲可能？我對這個問題一般很感興趣，儘管目前我希望它能用於有限
    constraints graph-theory graph-visualization graph-drawing dimensionality-reduction 2012-03-25

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    如何做一個非常大的數據集的潛在語義分析

    我想在一個非常大的數據集上運行LSA或主成分分析，大約50,000個文檔和超過300,000個詞/項，以減少維度，所以我可以繪製文檔在2 - d。 我嘗試過使用Python和MATLAB，但是由於數據集的體積，我的系統內存不足，崩潰。有誰知道我可以如何減少負載，或者做一些近似的LSA/PCA，它可以更快，更高效地運行？我的總體目標是大幅降低300k字以上的維度。
    matlab nlp pca dimensionality-reduction latent-semantic-analysis 2012-08-30

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    有沒有好的圖書館做NMF快？

    我有一個稀疏矩陣，其形狀是570000 * 3000。我嘗試nima做NMF（使用默認的nmf方法，並將max_iter設置爲65）。不過，我發現nimfa很慢。有沒有人使用過更快的庫（可以被Python/R使用）或軟件來做NMF？
    pca factor-analysis matrix dimensionality-reduction 2012-12-11
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