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内在:基于模型估计数据集内在维数的R包

@进厂{Dentin2021Intrinscar,title={intRinsic:R包,用于基于模型估计数据集的内在维数},作者{francescodenti},年份={2021}}
在大多数降维技术中,数据集的内在维数估计是一个基本步骤。本文说明了一个R包,它实现了数据集内在维数的最新的基于似然的估计。在这个包中,包含了两个详细的方法。为了使这些新的估计器易于访问,该软件包包含一些高级的、直观的函数,这些函数依赖于展开
Scikit-Dimension:一个用于内部维数估计的Python包
TLDR
scikit dimension包提供了基于scikit-learn应用程序编程接口的大多数已知ID估计器的统一实现,以评估全局和局部固有维度,以及文献中广泛存在的合成玩具和基准数据集的生成器。 展开

工具书类

显示61个参考文献中的1-10个
用最小邻域信息估计数据集的内在维数
TLDR
提出了一种新的只利用样本中每个点的第一近邻和第二近邻点的距离的ID估计方法,它可以减少曲率、密度变化的影响以及由此产生的计算开销。 展开
内在维度估计:相关技术和基准框架
在处理包含高维点的数据集时,发现某些数据结构通常是有利的。实现这一目标所需的基本信息是展开
ider:具有R的内禀维数估计
TLDR
介绍了一个实现八种内在维数估计方法的R包,包括最近提出的基于概率质量函数二阶展开和广义线性模型的方法。 展开
基于贝叶斯估计的混合物识别
TLDR
本文提出了一种不同的基于稀疏有限混合的方法来实现贝叶斯框架下的可辨识性,其中超参数是经过仔细选择的,以反映所针对的聚类结构。 展开
基于稀疏有限高斯混合模型的聚类算法
在基于有限混合高斯分布的贝叶斯模型聚类框架下,我们提出了一种估计混合成分个数并进行识别的联合方法展开
基于近邻信息的内禀维数估计
TLDR
本文提出了一种基于近邻信息的、直观的、非迭代的内禀维数估计器,该估计器能很好地识别各种人工数据集的真实维数,且对样本数和算法参数不敏感。 展开
dimdred和coRanking-R中统一的维数缩减
TLDR
R语言的dimRed和coRanking包使用户能够使用公共接口轻松访问多种经典和高级DR方法,并使感兴趣的读者能够理解所实现的方法。 展开
思想:内禀维数估计算法
TLDR
对合成数据集和真实数据集的算法进行了评估,并与现有算法进行了比较,证明了该技术的应用前景。 展开
基于贝叶斯模型的聚类过程
本文建立了基于贝叶斯模型的聚类的一般公式,其中子集标签是可交换的,项目也是可交换的,可能达到协变量效应。这个展开
Rdimtools:一个用于降维和内禀维数估计的R包
  • 吉松你
  • 计算机科学、数学
  • 阿尔十四
  • 2020
TLDR
R Rdimtools是一个R包,支持133个DR和17个IDE算法,这些算法的范围使得在一个地方对数据进行多方面的审查变得更加容易,并且是在MIT许可下分发的。 展开
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