机器学习中的10种非线性降维技术对比总结
可以看到数据通过降维变成了同一个数字,所以LLE降维后是线性可分的,但是却丢失了数据的信息。5、SpectralEmbeddingSpectralEmbedding是一种基于图论和谱理论的降维技术,通常用于将高维数据映射到低维空间。它的核心思想是利用数据的相似性结构,将数据点表示为图的节点,并通过图的谱分解来获取低维表示。fromskle...
8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
t-SNE是一种基于概率的降维技术,它能够在低维空间中保持高维空间中数据点之间的相似性。t-SNE通常用于生成数据点之间的复杂关系图,从而更好地理解数据的结构。通过以上的降维处理,我们可以生成一张二维的散点图,每个点代表一个用户,点的坐标由PCA或t-SNE算法确定。在这个散点图中,我们可以观察到不同年龄、性...
探索视觉世界的十大算法:窥探计算机视觉的未来 计算...
六、直方图均衡化(HistogramEqualization)直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。它通过重新分配图像像素的灰度值,使得图像中的像素值分布更加均匀,从而提高图像的视觉效果和可视化质量。七、图像分割(ImageSegmentation)图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域的过程。它在计算机视觉中被广泛应用于目标...
高精度低成本游戏3D人脸重建方案,腾讯AI Lab ICCV 2023论文解读
我们使用参数化人脸模型注册高精度人脸扫描模型的方式(Registration),将ASM与传统的基于PCA方法的3DMM(BFM[6],FLAME[7],FaceScape[10])、基于神经网络降维方法的3DMM(CoMA[8],ImFace[9])以及业界前沿的骨骼-蒙皮模型(MetaHuman)进行了对比。结果指出,ASM在LYHM与FaceScape两个数据集上...
降维打击:这款GAN可以让真人「二次元化」
图7:CariStyGAN与CycleGAN和MUNIT的对比。所有网络使用同样的数据集进行训练来学习外观风格映射XY′。图10:在CariGeoGAN中使用PCA表征和使用2D坐标的对比。输入图像CelebA数据集。对比和结果图12:风格嵌入系统的T-SNE可视化。其中灰点表示图像、红点表示手绘的人脸漫画、绿点表示生成的...
简述多种降维算法
这个式子实际上就是表示了线性变换矩阵W在PCA算法中的作用是让原始协方差矩阵C对角化(www.e993.com)2024年7月6日。又由于线性代数中对角化是通过求解特征值与对应的特征向量得到,因此可以推出PCA算法流程(流程主要摘自周志华老师的《机器学习》一书,其中加入了目标和假设用于对比后面的算法。周老师书中是基于拉格朗日乘子法推导出来,本质上而言与[3...
陈陟原:数据降维与可视化| AI 研习社第 53 期猿桌会
从整张对比图,我们可以看到,线性降维和非线性降维的区别是非常大的,其中,T-SNE的降维效果要好很多。一般我们都会先通过线性降维(如PCA)降一下,降完以后再用T-SNE,这样就能平衡一下时间、空间复杂度的消耗以及降维效果。使用LDA降维实际上也是这样,先使用PCA降维,再使用LDA降维,因为(我们这里也可以...
基于改进型多粒度超图的行人序列重识别
多粒度超图就是典型的利用行人序列的时间和空间特征进行行人重识别的,识别率较好,但是计算量太大。于是本文提出一种基于主成分分析(PCA)和多粒度超图(MGH)结合的行人序列重识别算法,该算法在保证识别率不降低的情况下,识别速度明显提升。其主要工作如下:提取行人序列时间和空间特征;对特征降维;计算相似度。
降维和特征选择的对比介绍
降低数据集中特征的维数,同时保持尽可能多的信息的技术被称为降维。它是机器学习和数据挖掘中常用的技术,可以最大限度地降低数据复杂性并提高模型性能。降维可以通过多种方式实现,包括:主成分分析(PCA):PCA是一种统计方法,可识别一组不相关的变量,将原始变量进行线性组合,称为主成分。
基于全局引导的行人序列重识别
因此本文提出了一种基于全局引导的行人序列重识别,首先利用ResNet-50提取行人序列特征;然后用全局引导网络来增加行人序列帧特征之间的相关性;最后对行人序列特征PCA降维后用JS散度计算相似度。2本文算法2.1本文架构1)ResNet-50提取特征,用ResNet-50网络提取行人序列候选集和查询集特征。