文件名称：vbmfa:因子分析器的变分贝叶斯混合
文件大小：2.89MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-19 01:43:56
Python
vbmfa：因子分析器的变分贝叶斯混合 用于降维和聚类的因子分析器的变分贝叶斯混合。 因子分析 (FA) 是一种降维方法，类似于主成分分析 (PCA)、奇异值分解 (SVD) 或独立成分分析 (ICA)。 应用包括可视化、图像压缩或特征学习。 因子分析器的混合体由多个因子分析器组成，并允许降维和聚类。 与最大似然方法（如期望最大化 (EM)）相比，模型参数的变分贝叶斯学习可防止过度拟合，并允许通过自动相关性确定 (ARD) 来学习低维子空间的维数。 可以在找到该模型的详细说明。 笔记 当前版本仍在开发中，需要针对大规模数据集进行优化。 我愿意接受任何建议，并对每个错误报告感到高兴！ 安装 安装 vbmfa 最简单的方法是使用 PyPI： pip install vbmfa 或者，您可以从 Github 检出存储库： git clone https://github.com/cange
【文件预览】：
vbmfa-master
----setup.py(2KB)
----.gitignore(509B)
----requirements.txt(76B)
----.travis.yml(211B)
----MANIFEST.in(99B)
----LICENSE.txt(35KB)
----examples()
--------140310_ellipse.ipynb(581KB)
--------140709_vbmfa.ipynb(1004KB)
--------140709_vbfa.ipynb(2.06MB)
----README.rst(3KB)
----tests()
--------fa_test.py(5KB)
--------__init__.py(0B)
--------mfa_test.py(2KB)
----vbmfa()
--------mfa.py(13KB)
--------fa.py(16KB)
--------__init__.py(22B)
----.coveragerc(540B)
----AUTHORS.rst(84B)
----docs()
--------Makefile(7KB)
--------data()
--------model()
--------source()
----tox.ini(101B)