LLE算法

使用Matlab实现的LLE算法，该方法可以对高维数据进行有效的降维处理。LLE（局部线性嵌入）是一种基于非线性降维的算法，能够在保留数据局部结构的同时，减少数据的维度。通过计算每个数据点的局部邻域关系，LLE将这些数据映射到低维空间，保持数据的局部几何特性。 数据预处理：加载并规范化输入数据。 构建邻接矩阵：计算每个点的最近邻。 计算重构权重：通过最小化重构误差计算每个点的权重。 降维：通过求解特征值问题得到低维表示。 这段代码可以帮助用户快速实现LLE算法，进行数据降维，方便进行后续的数据分析与可视化。

MATLAB中的局部线性嵌入（LLE）算法是一个常用的数据降维工具，通过保持局部数据点之间的线性关系来实现降维。官方源码提供了详细的实现和案例，帮助研究人员和开发者理解和应用该算法。

LLE算法能有效地将三维非线性数据映射到二维空间中，为数据降维提供了一种可靠的解决方案。

本项目提供了面部图像超分辨率的完整代码与文档。项目文件夹“FYP”内的内容简述如下： 文件说明- 数据集：包含面部图像的数据集，用于训练和测试。- 文档：包含演示幻灯片、中期报告及最终报告，详细记录项目进展。- GUI：项目的图形用户界面（GUI）示例。- gui.py：基于Python的GUI脚本。 源代码- src：包含深度学习与机器学习的源代码。- deep-learning：基于Python实现的CNN和GAN模型代码。- machine-learning：包括PCA、LLE和SR的C++代码实现。- machine-learning-gui：将PCA、LLE和SR集成到一个演示用的EXE文件中。 工具- crop.py：裁剪图像为不同尺寸。- down.py：对图像进行降采样。- norm.py：实现面部检测与对齐功能。 以上内容为面部图像超分辨率的基本工具和代码示例，适用于深度学习和图像处理的相关研究。

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

美赛可能会用到分治算法，代码如下。

算法精粹 数据结构 数组 链表 栈 队列 树 图 算法 排序 搜索 动态规划 回溯 分治

运用 Java 编程语言以 MapReduce 技术实现 Pagerank 算法，数据集源于 web-Google.txt 文件。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。