在人工智能与机器学习蓬勃发展的当下，数据处理成为关键环节。高维数据在带来丰富信息的同时，也引入了计算复杂度高、过拟合风险增大以及数据稀疏性等难题。降维算法应运而...

在当今人工智能蓬勃发展的时代，数据成为了驱动技术进步的核心要素。随着数据采集和存储技术的飞速发展，我们所面临的数据量不仅日益庞大，其维度也愈发复杂。高维数据虽然...

在文本挖掘中，我们经常有文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将它们分成自然组，以便我们理解它们（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

3月24日消息，据德国媒体报道，在英特尔计划在德国马格德堡新建晶圆厂所在地的开发区，考古人员发现了两座新石器时代的古墓，这可能将导致该晶圆厂的兴建计划被迫延期。

判别分析(Discriminant analysis）是一种统计分析方法，旨在通过将一组对象（例如观察数据）分类到已知类别的组中，来发现不同组之间的差异（点击文...

线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA），是一种经典的线性学习方法，其原理是：给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上...

首先，代码通过使用dir函数获取指定路径下所有以".bmp"结尾的文件，并存储在变量pictures中。

记得在北漂时，周围的同事都说北京是美食荒漠，比不得我的大长沙，我深以为然，我觉得甚至比不上我老家。

随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代需...

随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代需...

传统治疗方法无法为瘫痪患者提供一个整合了感觉在内的闭环运动康复。本研究提出了一种基于运动想象(Motor Imagery，MI)的脑机接口(Brain-Comp...

随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代需...

文档主题生成模型(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA)通常由包含词、主题和文档三层结构组成。LDA模型属于无监督学习技术，它是将...

本文在图书馆话题下知乎用户问答行为数据的基础上，分析了图书馆信息资源建设的新要求，并提出了相关建议。

在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。

机器若要帮助人类摆脱繁杂的无价值事务，前提条件之一就是理解人类的意图。语言是人类最重要的信息传达方式，所以机器理解人类语言的能力就显得极为重要了。人机对话作为这...

脑机接口(Brain-Computer Interfaces，BCI)已被证明是一种很前景广阔的神经康复工具。然而，基于传统方法的BCI准确率和可靠性不高，不同...

链接：https://github.com/wepe/MachineLearning/tree/master/ManifoldLearning/Dimensio...

Q1.m clear all; close all; clc; n = 2; % # of dimensions N = 10000; % # ...

LDA_KNN.m clear close all clc %% setup load('face.mat'); rng(1) % dimensions ...