数据降维分布图

t-SNE算法

t-SNE是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据降维到2维或者3维，进行可视化。在实际应用中，t-SNE很少用于降维，主要用于可视化，可能的原因有以下几方面：当我们发现数据需要降维时，一
IvyYin·2022-12-04 21:38

详解 sklearn 中 TSNE可视化

详解sklearn中TSNE可视化数据降维与可视化——t-SNETSNE的参数函数参数表：返回对象的属性表：优化t-SNEBarnes-Hutt-SNE实例HelloWorldS曲线的降维与可视化手写数字的降维可视化数据降维与可视化
Avery123123·2022-12-04 21:37

机器学习之数据可视化

frompandasimportread_csvimportmatplotlib.pyplotasplt#=============================================================#直方图'''直方图又叫做质量分布图
疋瓞·2022-12-04 19:48

基于神经网络进行数据降维

基于神经网络进行数据降维前言一：自编码器介绍二：常见神经网络简介三：基于BPNN的自编码降维实验四：基于CNN的自编码降维实验五：总结前言机器学习方法降维可以说非常多了，无论是线性还是非线性，而且各有各的优势存在
月~时光之笛·2022-12-04 17:29

股价/期货等时间序列数据的整合检验、Grach建模

还有QQ、PP图、频率分布图等作图。最后还有GRACH建模。应该能从头到尾解决一个时间序列数
没有顶会的咸鱼·2022-12-04 17:57

NNDL 实验五 前馈神经网络（3）鸢尾花分类

DataLoader进行封装4.5.3模型构建4.5.4完善Runner类4.5.5模型训练4.5.6模型性价4.5.7模型预测思考题实验总结参考文献深入研究鸢尾花数据集画出数据集中150个数据的前两个特征的散点分布图
LzeKun·2022-12-04 13:20

机器学习之特征工程

个人理解，真正意义上的特征工程还是数据降维和数据升维的过程。而前期对数据的处理过程：需要哪些数据？数据如何存储？数据如何清洗？将这三步归纳到数据准备的过程。1、需要哪些数据？
奔跑的大西吉·2022-12-04 12:34

NNDL 实验五 前馈神经网络 （3）鸢尾花数据集

DataLoader进行封装4.5.3模型构建4.5.4完善Runner类4.5.5模型训练4.5.6模型评价4.5.7模型预测思考题总结参考：深入研究鸢尾花数据集画出数据集中150个数据的前两个特征的散点分布图
喝无糖雪碧·2022-12-04 09:14

NNDL实验5

深入研究鸢尾花数据集画出数据集中150个数据的前两个特征的散点分布图：这里是借用的代码：只使用了前两个标签的数据df=pd.read_csv('Iris.csv',usecols=[1,2,3,4,5]
mmmooonnneeeyyy·2022-12-04 09:39

[ENVI] 定量遥感实验-水体叶绿素浓度遥感反演 (超详细步骤)

实验目的得到太湖区域的叶绿素浓度分布图实验内容及实验步骤HJ-CCD影像的辐射定标插件：ENVI_HJ1A1B_Tools.sav建议在classic版本下执行操作，自动完成定标及波段合成功能菜单：File
tatumking·2022-12-04 08:49

pytorch——实现自编码器和变分自编码器

文章目录数据降维主成分分析（PCA）自编码器（AE）变分自编码器（VAE）pytorch实现AE实现自编码器网络结构实现AE对MNIST数据集的处理VAE实现变分自编码器网络结构实现VAE对MNIST数据集的处理本文只设计简单的介绍和
Mr. Wanderer·2022-12-04 02:59

sklearn学习06——PCA

、引入相关库2.2、利用PCA降维2.3、不同主成分个数对应的可解释方差分析(ExplainedVariance)总结前言主成分分析（principalcomponentanalysis）是一种常见的数据降维方法
hitsugaya837·2022-12-03 20:38

Python 11种数据降维算法快速实现，手把手教学

文章目录环境要求有哪些降维算法LDAMDS听说点进蝈仔帖子的都喜欢点赞加关注~~老规矩，地址送上。Github项目地址:https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes项目作者简介Heucoder，目前是哈尔滨工业大学计算机技术在读硕士生，主要活跃于互联网领域，知乎昵称为「超爱学习」，其github主页地址为：https:
易烊千蝈·2022-12-03 06:35

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法

这里有个GitHub项目整理了使用Python实现了11种经典的数据抽取(数据降维)算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等，并附有相关资料、展示效果;非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴
小白学视觉·2022-12-03 06:58

python画图对数坐标_Python气象数据处理与绘图(8)：纬高图(对数坐标轴)

1979年9月北半球温度的纬度-高度分布图我准备的数据是ERA-Interim再分析资料的1979年9月份
飞天小戴维·2022-12-02 18:06

mmpose关键点（四）：优化关键点模型（原理与代码讲解，持续更新）

其主要区别在于监督信息的不同，Heatmap-based方法监督模型学习的是高斯概率分布图，即把GroundTruth中每个点渲染成一张高斯热图，最
小小小绿叶·2022-12-02 16:44

数据分析项目-用户消费行为分析

4.每月的消费人数（去重）5.将上述趋势分析用透视表展示(pivot_table)第三部分：用户个体消费数据分析1.用户消费金额和消费次数的描述统计2.用户消费金额和消费次数的散点图3.用户消费金额的分布图
Colorfully_lu·2022-12-02 13:17

【python】分类模型测试结果的可视化

二、分类模型的概率分布图1.背景上图出自论文《SequentialDecisionFusionforEnvironmentalClassificationinAssistiveWalking》。
土耳其鳖·2022-12-02 12:49

计算渐变色的RGB值

渐变色可用于画热度图、分布图等。
东狱邪神·2022-12-02 12:16

seaborn（2）---画分类图/分布图/回归图/矩阵图

二.分类图1.分类散点图（1）散点图striplot（kind='strip'）方法1：seaborn.stripplot(x=None,y=None,hue=None,data=None,order=None,hue_order=None,jitter=True,dodge=False,orient=None,color=None,palette=None,size=5,edgecolor='g
dili8870·2022-12-02 12:46

python数据可视化（matplotlib,seaborn,plotly）

文章目录资料链接Matplotlib绘图基础简单图形绘制1.饼图2.条形图3.直方图4.散点图图形基本设置统计图形实战1.柱状图（堆积柱状图）2.直方图（直方图，核密度图，正态分布图）3.箱线图4.散点图
鈴音.·2022-12-01 16:00

【高维数据降维】奇异值分解SVD

高维数据降维之奇异值分解SVD高维数据降维是指采用某种映射方法，降低随机变量的数量，例如将数据点从高维空间映射到低维空间中，从而实现维度减少。
梦什·2022-12-01 11:46

matlab dlnode,Matlab 绘制三维立体图（以地质异常体为例）

前言：在地球物理勘探，流体空间分布等多种场景中，定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q，并绘制三维空间分布图，对我们洞察空间场景有十分重要的意义。
weixin_40004502·2022-11-30 13:26

深度学习系列27：VAE生成模型

自编码器的初衷是为了数据降维，假设原始特征x维度过高，那么我们希望通过编码器E将其编码成低维特征向量z=E(x)，编码的原则是尽可能保留原始信息，因此我们再训练一个解码器D，希望能通过z重构原始信息，即
IE06·2022-11-30 13:35

核主元分析 KPCA及matlab代码,主要用于数据降维。

clcclearallcloseall%%载入数据%注意数据样本为行样本属性或者样本参数列！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！%特征参数维度与样本属性维度一致。tztqxk=xlsread('KPCA1.xlsx');[n,p]=size(tztqxk);%n行数p列数data=tztqxk';%样本是行属性是列就要转置%%2、数据标准化处理X0=zscore(data);%单位不统一%%3
洋洋43916303·2022-11-30 00:25

人工智能与算法学习暑期总结

基础知识AI|优化背后的数学基础机器学习中算法与模型的区别基于Python的11种经典数据降维算法快速入门数据结构和算法一文搞懂转置卷积（反卷积）深度学习21张让你代码能力突飞猛进的速查表（神经网络、机器学习
人工智能与算法学习·2022-11-29 19:51

【机器学习入门】(12) 特征工程：特征选择、数据降维、PCA

各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的特征选择和数据降维。内容有：（1）过滤选择；（2）数据降维PCA；（3）sklearn实现那我们开始吧。
立Sir·2022-11-29 17:28

【问题导向】GEE+Arcgis绘制广西不同时期的水资源分布图

背景最近遇到的一个小作业，一开始是想按以前熟悉的方法来，后面因为嫌麻烦（懒）尝试了GEE快速做完了。开心解决方案作业是很简单的，就是找到某个地方的自然资源数据，然后绘制成图。我有以下几个思路1，DEM制作河流数据在地理空间数据云下载DEM，然后arcgis中栅格系统的空间分析功能提取河流：首先对DEM数据进行填洼和削峰，然后确定每个栅格单元的水流方向，再根据各栅格单元的水流方向，计算出每个栅格单元
燕南路GISer·2022-11-29 16:24

【图多预警】Pandas绘图函数总结

method绘图类别method绘图类别'line'折线图[默认使用]'area'堆叠面积图'bar'纵向条形图'barh'横向条形图'kde'概率分布图'density'概率分布图'box'箱线图'hist
微小冷·2022-11-29 11:29

自编码器AutoEncoder之MNIST数据降维

importtensorflow.compat.v1astfimporttensorflowastf2tf.disable_v2_behavior()importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.keras.datasetsimportmnistfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromma
安達と島村·2022-11-29 09:39

优化MATLAB中quiver函数绘制箭头图或矢量图（1）-MATLAB开发

MATLAB绘制圆柱箭头的方向与颜色控制光照参数调节新quiver效果展示位置/方向矩阵输入后效果展示利用MATLAB绘制更好看的向量图Matlab的基本数据单位是矩阵，利用Matlab可以较方便得绘制向量分布图
NBb-666·2022-11-29 09:07

使用KNN根据深度自编码器降维特征识别MNIST数据集手写体数字(pytorch+scikit learn)

目标：实现无监督的数据降维，并根据降维信息实现KNN分类内容：1.自编码器降维自编码器是为使神经网络学习数据原始特征，将高维数据特征用低维数据特征表示，是一种无监督的表征学习方法。
上进的小菜鸟·2022-11-29 09:36

autoencoder自编码器原理以及在mnist数据集上的实现

它实际由一组相对应的神经网络组成（可以是普通的全连接层，或者是卷积层，亦或者是LSTMRNN等等，取决于项目目的），其目的是将输入数据降维成一个低维度的潜在编码，再通过解码器将数据还原出来。
Cy_coding·2022-11-29 09:31

python之PCA主成分分析实现对人脸数据降维

一：总结：（1）PCA用途：PCA是一种非常实用的数据压缩方法，在使用线性回归和神经网络算法之前都可以先使用PCA对特征进行降维（2）PCA代码实现还原维度的方法：降维后的矩阵*他的转置+还原去均值化（进行数据还原时因为之前左过数字归一化操作，因此还需要加回去）（3）原始图像为5000*1024维，对降维到36维后显示前100张图片，每张图大小为32*32；（4将图像降到n维实际就是保留n个主要特
梦醒了※·2022-11-29 08:09

人工智能（降维）——主成分分析（PCA)

目录1知识回顾1.1方差1.2协方差1.3特征向量和特征值2主要成份分析2.1数据降维2.2主成分分析原理2.3算法过程3参数说明3.1sklearn.decomposition.PCA3.2PCA对象的方法
荔枝科研社·2022-11-29 08:09

pca降维python实例_主成分分析PCA数据降维原理及python应用（葡萄酒案例分析）

主成分分析(PCA)——以葡萄酒数据集分类为例1、认识PCA(1)简介数据降维的一种方法是通过特征提取实现，主成分分析PCA就是一种无监督数据压缩技术，广泛应用于特征提取和降维。
weixin_39703926·2022-11-29 01:23

【机器学习算法实现】主成分分析(PCA)——基于python+numpy

blog.csdn.net/u012162613/article/details/421773271、PCA算法介绍主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis），简称PCA，是一种数据降维技术
ChuShengWHU·2022-11-29 01:49

plt.hist 画正态分布图

https://www.cnblogs.com/python-life/articles/6084059.htmlhttps://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.hist.html#matplotlib.pyplot.histPlotahistogram.Computeanddrawthehistogramofx.Thereturnvalu
FantasyAMG·2022-11-28 19:30

【机器学习】关于t-sne：降维、可视化

因此出现了很多数据降维的手段帮助我们提取特征和可视化数据。
开始奋斗的胖子·2022-11-28 16:11

VAE变分自编码器

1.1数据压缩：数据压缩也可以成为数据降维，一般情况下数据的维度都是高维的，比如手写数字（28*28=784维），如果数据维度的输入，机器的处理量将会很大，而数据
THE#ONE·2022-11-28 13:49

Python线性判别分析（LDA）——数据降维

Python线性判别分析（LDA）——数据降维手动实现LDA读取数据转换标签计算求均值计算类内散布矩阵计算类间散布矩阵求特征值降维使用Sklearn完成LDA附：Pandas文档链接sklearn文档链接手动实现
bats421·2022-11-28 08:33

机器学习—降维算法1LDA线性判别分析(实战)

代码1，一步一步去操作LDA代码2，直接从sklearn调用LDA方法，指定降维原始数据展示结果特征数据降维后展示结果importpandasaspdimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder
qq_44705097·2022-11-28 08:00

（DataWhale）图神经网络Task03：基于图神经网络GCN/GAT的节点表征与分类

文章目录Cora数据集的准备与分析TSNE可视化节点表征分布图节点分类模型实现与对比（MLPvs.GCNvs.GAT）MLP分类模型GCN分类模型GAT分类模型结果比较与分析参考Cora数据集的准备与分析
misite_J·2022-11-28 07:44

NNDL 实验五 前馈神经网络（3）鸢尾花分类

深入研究鸢尾花数据集画出数据集中150个数据的前两个特征的散点分布图：【统计学习方法】感知机对鸢尾花(iris)数据集进行二分类4.5实践：基于前馈神经网络完成鸢尾花分类继续使用第三章中的鸢尾花分类任务
Guo_weiqi·2022-11-27 09:37

数据分析与机器学习学习笔记--聚类算法

此外，他还能进行数据摘要、数据降维与数据压缩。总之一句
蜡笔小新丶不小心·2022-11-27 08:24

变分自编码器（VAES)

Dimensionalityreduction,PCAandautoencodersDimensionalityreduction我们清楚，数据降维其实都是减少数据的特征数量，如果把encoderencoderencoder
big_matster·2022-11-27 07:47

CycleGAN详解

VAE可以作为一种数据降维的方法，可以尝试做特征解耦，然后做风格图像合成等任务。GAN网络简单高效，通过判别器和生成器的互相“拆台”，共同完成模型训练。
Soheyi·2022-11-27 07:17

计算机视觉基础之数字图像(2)

直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。
小嵌同学·2022-11-27 07:40

时间序列的突变点检验程序 matlab,时间序列的贝叶斯突变检测算法MATLAB源码

贝叶斯突变检测属于概率突变检测方法，其特点是能给出突变点的概率分布图。
weixin_39866881·2022-11-27 01:41

Seaborn数据可视化——一篇详细的学习记录

系列文章目录第一章探索性数据分析之Seaborn数据可视化文章目录系列文章目录前言一、Seaborn简介二、准备阶段1.导入依赖包2.读入数据3.设置样式三、绘图操作1.线性图2.条形图、热力图3.散点图4.分布图总结前言
Bigdataxy·2022-11-26 21:42
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