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LLE
- LLE 一种非线性维数约减算法，非常好用-LLE a nonlinear dimensionality reduction algorithm, a very handy
lle
- 实现LLE算法，本算法是改进的LLE算法，主要是针对人脸图像的。
LLE
- 此程序为非线性降维典型算法之一－－LLE算法，对想进行高维数据降维研究的朋友们值得一看
LLE
- 包含两篇论文：《基于LLE算法的人脸识别方法》，《一种改进的LLE方法》； 以及相关源码
lle.rar
- LLE算法，matlab源码，LLE算法是流形学习算法的一种,LLE algorithm, matlab source, LLE algorithm manifold learning algorithm is a
Manifold
- 很不错的流形学习算法 包含了MDS PCA ISOMAP LLE等算法-Very good manifold learning algorithm includes the MDS PCA ISOMAP LLE, such as eight kinds of algorithms
ssa
- 多种信号过完备字典学习算法的工具包，包含文献Surveying and comparing simultaneous sparse approximation (or group-lasso) algorithms中所有的算法。-Multiple signals over-complete dictionary learning algorithm toolkit, including literature Surveying and comparing simultaneous sparse
lle
- lle和svm 的人脸识别算法代码，识别率可以打到80以上。-lle and SVM for face recognition algorithm code, the recognition rate can reach 80 or more.
hlle
- lle和svm 的人脸识别算法代码，识别率可以打到80以上。-lle and SVM for face recognition algorithm code, the recognition rate can reach 80 or more.
SubspaceLearningCodes(Matlab)forFaceRecognition.ra
- 人脸识别的子空间方法，包括LLE，ISOMAP和NPE等维数约减算法-Subspace method for face recognition, including LLE, ISOMAP and NPE dimensionality reduction algorithm such as
lle
- 基于流形的lle（局部线性嵌入）算法。 可以设置领域大小，计算速度较快。-Based on manifold lle (Locally Linear Embedding) algorithm. Field size can be set to calculate faster.
lle
- 局部线性嵌入，是一种流行学习的算法，可以学习任意维数的低维流形-locally linear embedding is a algorithm of manifold learning, it can be used to learn arbitrary dimension of low dimensional manifold
LLEPGaborPSVM
- 本程序是Locally linear(LLE) 算法-This program is Locally linear (LLE) algorithm
LLE-matlab
- LLE算法学习源代码，帮助你学习LLE算法的好资料！-lle
LLE
- LLE算法用Matlab实现，完全能达到LLE算法的要求。-LLE algorithm using Matlab, fully able to meet the requirements of the LLE algorithm.
LLEmatlab
- matlab中运用lle算法进行图像处理的源程序代码-LLE based on matlab
lle
- 流形学习算法LLE的核心代码，实现对高维图像数据的降维，适合初学者-LLE manifold learning algorithm of the core code, the realization of high-dimensional image data dimensionality reduction, suitable for beginners
lle
- 用LLE算法来实现高维空间中流行的降维,从而在低位空间中有效表示该流行-to decrease the dimension of manifold embedded in high dimension space
lle
- 利用流形学习算法对高维数据进行降维，得到高维数据的低维流形-Use manifold learning algorithms for high dimensional data dimensionality reduction, to obtain a low dimensional manifold in high-dimensional data
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- 基于马氏距离度量的局部线性嵌入算法 局部线性嵌入算法(LLE)中常用欧氏距离度量样本间相似度.而 对于图像等高维数据,欧氏距离不能准确体现样本间的相似程度.文中提出基于马氏距离度量的局部线性嵌入算法(MLLE).算法首先从现有样本中学习到一个 马氏度量,然后在LLE算法的近邻选择、现有样本及新样本降维过程中用马氏度量作为相似性度量.将MLLE算法及其它典型的流形学习算法在ORL和 USPS数据库上进行对比实验,结果表明MLLE算法具有良好的识别性能. -Based on local