LLE-SIFT 算法 python 代码
时间: 2023-12-23 15:39:27 浏览: 36
以下是一个简单的LLE-SIFT算法的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
def lle_sift(X, n_neighbors, n_components):
# Step 1: 构建最近邻图
neighbors_model = NearestNeighbors(n_neighbors=n_neighbors+1)
neighbors_model.fit(X)
knn_distances, knn_indices = neighbors_model.kneighbors(X)
# Step 2: 计算权重矩阵 W
W = np.zeros((len(X), len(X)))
for i in range(len(X)):
Z = X[knn_indices[i, 1:], :] - X[i, :]
C = np.dot(Z, Z.T)
w = np.linalg.solve(C, np.ones(n_neighbors))
w /= np.sum(w)
W[i, knn_indices[i, 1:]] = w
# Step 3: 计算降维结果
M = np.eye(len(X)) - W
eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(np.dot(M.T, M))
indices = eigvals.argsort()[1:n_components+1]
Y = eigvecs[:, indices]
# Step 4: 对降维结果进行PCA
pca = PCA(n_components=n_components)
Y = pca.fit_transform(Y)
return Y
# 示例数据
X = np.random.rand(100, 128) # 假设有100个SIFT特征向量,每个向量长度为128
# 调用LLE-SIFT算法
n_neighbors = 5 # 设置最近邻个数
n_components = 2 # 设置降维后的维度
Y = lle_sift(X, n_neighbors, n_components)
print(Y.shape) # 输出降维后的结果维度
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际中可能需要根据具体需求进行调整和优化。另外,这段代码使用了`sklearn`库中的`PCA`和`NearestNeighbors`模块,因此在运行之前需要确保已经安装了这些依赖库。