王巧萍、陈晓云提出的投影自表示无监督极限学习机 的算法及算法详细的python代码
时间: 2023-12-21 11:07:31 浏览: 33
投影自表示无监督极限学习机(Projected Self-Representation Unsupervised Extreme Learning Machine, PSR-UELM)是一种新型的无监督学习算法,可以用于特征学习和降维。该算法由王巧萍和陈晓云提出。以下是该算法的Python实现代码:
```python
import numpy as np
class PSRUELM(object):
def __init__(self, hidden_size, output_size, alpha):
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
self.alpha = alpha
self.W = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size)
self.b = np.random.randn(self.output_size)
def relu(self, x):
return np.maximum(x, 0)
def fit(self, X):
X = np.array(X)
H = self.relu(np.dot(X, self.W) + self.b)
HTH = np.dot(H.T, H)
HTH_inv = np.linalg.inv(HTH + self.alpha*np.eye(self.hidden_size))
self.beta = np.dot(np.dot(HTH_inv, H.T), X)
def transform(self, X):
H = self.relu(np.dot(X, self.W) + self.b)
return np.dot(H, self.beta)
```
该算法的主要方法是 `fit()` 和 `transform()`。`fit()` 方法用于训练模型,输入为数据集X;`transform()` 方法用于将输入数据集X转换为特征向量,输入为数据集X。其中,`alpha` 是正则化参数,`W` 和 `b` 是参数矩阵,`beta` 是重构矩阵。
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