fitMLLEmbedding

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改进局部线性嵌入

函数库: TyMachineLearning

语法

embedding = fitMLLEmbedding(; n_neighbors=12, n_components=2)

说明

embedding = fitMLLEmbedding()返回未输入数据处理器。

示例

改进局部线性嵌入

对数据降维，从高维投影到低维。

加载数据集。

using TyMachineLearning
X = get_digits()

对输入数据X进行降维处理。

embedding = fitMLLEmbedding(; n_neighbors=12, n_components=2)
transformed = embedding.fit_transform(X[1:100, :])

100×2 Matrix{Float64}:
 -0.00776965  -0.139499
  0.128215     0.0902237
  0.0163693    0.142828
 -0.134934    -0.0222899
  ⋮
 -0.0258404    0.0125399
  0.134726    -0.00307995
 -0.115369     0.0345226
  0.105135     0.00567263

输出模型系数不会完全一致。

输入参数

• n_neighbors：默认为12. （Int）每个点要考虑的相邻要素数
• n_components：默认为2. （Int）流形的坐标数

输出参数

embedding- 降维处理器

对象

降维处理器

数据类型: 对象