数据降维-minis

python summary_使用Python进行统计建模

===============我的公众号：早起python===============前言大家好，在之前的文章中我们已经讲解了很多Python数据处理的方法比如读取数据、缺失值处理、数据降维等，也介绍了一些数据可视化的方法如
weixin_39926042·2020-11-19 23:06

鸟枪换炮，利用python3对球员做大数据降维(因子分析得分)，为C罗找到合格僚机

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_176众所周知，尤文图斯需要一座欧冠奖杯，C罗也还想再拿一座欧冠奖杯，为自己的荣誉簙上锦上添花。意甲霸主在意甲虽然风生水起，予取予求，但是在今年欧冠1/8决赛赛场上，被法甲球队里昂所淘汰，痛定思痛，球队解雇了主教练萨里，签约名宿皮尔洛，但是要想在欧冠赛场上夺冠，这还不够，球队还需要什么？没错，需要一名强力中锋，在正印中锋伊瓜因难堪
刘悦的技术博客·2020-11-18 00:42

利用PCA进行数据降维

PCA原理在介绍PCA之前首先要熟悉一下数学推导过程。特征多项式：设A为一个方阵，则该方阵的特征多项式就为该方阵减去倍的单位矩阵后构成的矩阵的行列式。而该多项式的所有解即为的值，也就是该方阵的特征值。解得特征值之后如何求得特征向量：找到特征值后，根据上式定义我们可推出,即，该式中即为特征向量，与已知，解出上式即可求出方阵A的特征向量，且每个特征值对应一个特征向量。特征分解：对于任一方阵A，其可根据
Babyface Killer·2020-11-10 04:53

因子分析（FA）算法简述

因子分析算法的数学解释1.3.1因子模型1.3.2因子载荷矩阵的求解1.3.3因子载荷矩阵的旋转1.3.4因子得分二、因子分析的应用实例三、主成分分析（PCA）与因子分析（FA）的联系与区别总结前言在学习数据降维时
iceberg7012·2020-10-16 15:53

鸟枪换炮，利用python3对球员做大数据降维(因子分析得分)，为C罗找到合格僚机

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_176众所周知，尤文图斯需要一座欧冠奖杯，C罗也还想再拿一座欧冠奖杯，为自己的荣誉簙上锦上添花。意甲霸主在意甲虽然风生水起，予取予求，但是在今年欧冠1/8决赛赛场上，被法甲球队里昂所淘汰，痛定思痛，球队解雇了主教练萨里，签约名宿皮尔洛，但是要想在欧冠赛场上夺冠，这还不够，球队还需要什么？没错，需要一名强力中锋，在正印中锋伊瓜因难堪
刘悦的技术博客·2020-10-09 13:19

PCA的python代码实现

pca算法就是用来进行数据降维，将原来高维的特征映射到低维的特征空间中，维数虽然降低了但是特征中包含的特征信息的主要信息仍然保存下来，这在机器学习中是很重要很重要的一种算法，进行数据降维的步骤我总结了一下
gentelyang·2020-09-17 16:40

数据压缩第二次作业

主成分分析的步骤：1.利用原矩阵计算出协方差矩阵；2.求出矩阵的特征值和特征向量；3.矩阵对角化（特征值由大到小从上到下排列）；4.数据降维，生成降维后的新的矩阵。
タン·2020-09-17 11:55

数学建模算法与应用学习（二）

：主成分分析法（原理、代码、实例）（《数学建模与应用》）一、主成分分析原理1.主成分分析定义主成分分析法（PrincipalComponentAnalysis，PCA）就是一种运用线性代数的知识来进行数据降维的方法
难咎·2020-09-17 04:06

RPCA以及LRR

blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8572994译文：http://blog.csdn.net/u010545732/article/details/19066725数据降维的总结
曼陀罗彼岸花·2020-09-16 23:50

主成分碎石检验

主成分分析和探索因子分析主成分分析（PCA）是一种数据降维方法，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量。从上图可以看出，主成分（PC1和PC2）是观测变量（X1到X5）的线性组合。
乔qiao·2020-09-16 18:35

主成成分分析简介

2.基本原理主成分分析是数学上对数据降维的一种方法。其基本思想是设法将原来众多的具有一定相关性的指标X1，X2，…，XP（比如p个指标），重新组合成一组较
NMianB_b·2020-09-16 01:31

大数据降维打击与上帝视角下的图数据

大数据降维打击与上帝视角下的图数据大数据应用降维商业史上的降维打击用图思维降维大数据应用上帝视角下的图数据图数据的定义什么是上帝视角下的图数据什么是事实图数据图数据在业务端的可能产出知识图谱和图数据的关系大数据应用降维商业史上的降维打击商业史上有哪些降维打击的经典案例用图思维降维大数据应用图数据库的高性能关系算力也许可以帮助大数据应用降维
Tnoy.Ma·2020-09-15 19:00

R语言学习_数据降维

纬度灾难变量过多（没用的变量）变量相关（相关的变量）解决办法剔除无用变量逐步回归向前引入法向后剔除法逐步筛选法Step函数AIC越小越好AIC=nln(SSE)+2p主成分分析快速降维技术降维过程中不影响解的精度消除多重共线性数学工具原变量线性组合得到新变量；方差的重新分配，保留几个方差最大的变量；矩阵对角化R的函数princomp这个函数是R中的标准PCA函数，可用cor，也可用cov协方差阵来
MongoVIP·2020-09-15 09:08

哈工大硕士生用Python实现了11种数据降维算法，代码已开源！

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
CVGao·2020-09-14 22:47

哈工大硕士生实现 11 种数据降维算法，代码已开源！

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
视学算法·2020-09-14 22:33

面向机器学习的特征工程 六、降维：用 PCA 压缩数据集

现在我们来仔细讨论一下使用主成分分析（PCA）进行数据降维。本章标志着进入基于模型的特征工程技术。在这之前，大多数技术可以在不参考数据的情况下定义。对于实
布客飞龙·2020-09-14 21:42

三维点云处理：2 PCA(Principle Component Analysis主成分分析)和K-PCA

PCA（PrincipalComponentsAnalysis）主成分分析，应用于点云预处理，平面检测，法向量求解，降维、分类，解压（升维），用PCA对点云中的点分类，地面点，墙面点，物体上的点等，是一种数据降维技术
甜橙の学习笔记·2020-09-14 18:56

机器学习（数据集的组成、特征工程、特征抽取、特征预处理、数据降维）

一.什么是机器学习及其目的机器学习是从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测。目的：让机器学习程序替换手动的步骤，减少企业的成本也提高企业的效率。二.数据集的构成1.历史数据的格式机器学习的数据：文件csv。不存在Mysql：因为存在性能瓶颈（数据大的时候，读取速度受限），格式不太符合机器学习要求的数据格式。Pandas（读取工具）：处理计算速度非常快，numpy释放了GIL
weixin_44495254·2020-09-14 18:17

Autoencoder自动编码器的发展

自动编码器的发展0、玻尔兹曼机中的测试实验——编码问题（1985）0.1、玻尔兹曼机0.2、受限的玻尔兹曼机0.3、编码问题——自动编码器雏形1、反向传播中的仿真——单层自动编码器（1986）2、利用神经网络进行数据降维
NJiahe·2020-09-14 08:17

轻松解剖数据降维——PCA

目录为什么要进行数据降维？中心矩阵是什么？PAC最大投影方差最小重构距离从SVD角度看PAC为什么要进行数据降维？
龙王.*?·2020-09-12 21:32

sklearn 机器学习库案例

基本功能主要被分为六大部分：分类，回归，聚类，数据降维，模型选择和数据预处理。
啊嘞嘞嘞嘞·2020-09-12 04:13

t-SNE的通俗易懂解释

t-SNE主要是用来对数据降维，它的应用范围很广。为了简单起见，以下是t-SNE将2维数据降到一维的例子。
xieshangxin·2020-09-11 18:51

PYTHON机器学习实战——SVD奇异值分解 数据降维

PYTHON机器学习实战——SVD奇异值分解数据降维博文末尾支持二维码赞赏哦#-*-coding:utf-8-*-#!
EwenWanW·2020-09-11 11:43

scikit-learn 实战之非监督学习 4

这是本实验课程的第4章节，将带你认识主成分分析，并学会使用scikit-learn完成数据降维操作。
oxuzhenyi·2020-09-11 02:22

机器学习作业1--基于PCA方法的人脸识别

机器学习作业1--基于PCA方法的人脸识别实验目的1.学习主成分分析（PCA）的基础知识2.了解PCA在人脸识别与重建方面的应用3.认识数据降维在数据处理中的重要作用4.学习使用matlab实现PCA算法实验原理随着人们处理的问题越来越复杂
malingshu_wu·2020-09-10 21:57

python机器学习08:数据降维

#1.PCA主成分分析举个例子，我们新买的汽车有两个特征来影响我们的心情：一个是动力；另一个是外观如图：从图中，我们可以看出汽车外观对小I的喜好影响比较大，而性能则影响相对较小。这样我们可以在图中添加一点标注，如下图：图中，我们把数据点分布最“长”的方向标注为“成分1”，而与之成90度角方向标注为“成分2”。假如现在，我们让“成分2”取值为0，把“成分1”作为横坐标，重新画这个图，如下图：经过这样
曾牛·2020-09-10 16:36

如何用MATLAB中的PCA函数进行数据降维

coeff=pca(X)返回n×p数据矩阵的主成分系数。X的行对应于观察值，就是样本，列对应于变量，也就是特征。系数矩阵是p×p。coeff的每一列包含一个主成分的系数，这些列按成分方差的降序排列。默认情况下，pca以数据为中心，使用奇异值分解(SVD)算法。一般用下面这个函数来进行获取投影矩阵Pro_Matrix。获得投影矩阵后，通过下面这条语句得到降维后的数据。Y=Pro_Matrix'*X;
Seek__truth·2020-08-26 15:23

这才是使用数据降维&可视化工具 HyperTools 的正确姿势! | Kaggle 实战教程

数据科学家、分析师处理的数据集，正在变得越来越复杂。机器学习的很大一部分专注于从复杂数据中抽取涵义。但是，这一过程中人类仍然扮演很重要的角色。人类的视觉系统非常善于检测复杂结构，并发现海量数据中的微妙模式。人眼睁开的每一秒钟，都有无数的数据点（到达视网膜的光线图形）蜂拥至大脑的视觉区域。对于识别沙滩上的一枚完整贝壳，或是人群中朋友的脸，人脑能轻松完成。这一点其实十分了不起。我们的大脑是无监督模式发
weixin_34310127·2020-08-26 15:57

哈工大硕士生用Python实现了11种数据降维算法，代码已开源！

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
程序员大咖·2020-08-25 17:57

数据降维之多维缩放MDS（Multiple Dimensional Scaling）

网上看到关于数据降维的文章不少，介绍MDS的却极少，遂决定写一写。考虑一个这样的问题。我们有n个样本，每个样本维度为m。
bo o ya ka·2020-08-25 09:36

回归算法之Ridge,Lasso,Elastic Net回归算法

数据降维对于高维数据，维数灾难所带来的过拟合问题，其解决思路是：1）增加样本量；2）减少样本特征
人鱼线·2020-08-25 09:14

关于PCA原理、目的的思考

PCA是数据降维领域中非常基础又常见的算法，CSDN、知乎随便一搜都有大量相关知识。然而经过我的考查，我觉得至少我看到的关于PCA的讲解都是不完整的。关
蹦迪王·2020-08-25 01:12

深度强化学习进阶1：模式识别与数据降维

楔子：读万卷书与行万里路。不读书弱于方法论，行路如同看热闹。不行路弱于感性认识，读书一知半解很难深入。一、模式识别模式识别=特征（本质）分类模式识别：对待识别对象的原始信息，根据实际需求提取特征向量，并设计分类器。特征是描述模式的最佳方式，我们通常认为特征的各个维度能够从不同的角度描述模式，在理想情况下，维度之间是互补完备的。特征提取的主要目的是降维。特征抽取的主要思想是将原始样本投影到一个低维特
茶花煮酒·2020-08-25 01:09

数据降维工具箱drtoolbox

数据降维工具箱drtoolbox转自：https://chunqiu.blog.ustc.edu.cn/?
qingmei_1990·2020-08-25 01:07

python项目应用实例(五)生成图像heatmap|数据降维PCA|数据可视化|图像格式转换

背景：运行模型时，经常需要将相应的数据可视化。博主代码地址：https://github.com/Xingxiangrui/heatmap_and_feature_visualization目录一、网络结果存为np1.1网络输出存储1.2GPU张量转换1.3流程二、heatmap输出2.1misc函数2.2生成heatmap2.3sns.heatmap2.4print标签三、数据可视化3.1fla
祥瑞Coding·2020-08-24 17:20

6. 矩阵SVD分解

比如说进行数据降维，特征提取，特别是用于图像的压缩。在线性代数里面似乎很少讲到矩阵的奇异值分解，这里单纯
n不正·2020-08-24 01:48

主成分分析PCA案例

主成分分析引言主成分分析（PCA）是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法。更重要的是，理解PCA算法，对实现白化算法有很大的帮助，很多算法都先用白化算法作预处理步骤。
qq_28751971·2020-08-24 01:05

主成分分析(PCA)

主成分分析Contents[hide]1引言2实例和数学背景3旋转数据4数据降维5还原近似数据6选择主成分个数7对图像数据应用PCA算法8参考文献9中英文对照10中文译者引言主成分分析（PCA）是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法
奋斗路上的产品狗·2020-08-24 01:19

主元分析(PCA)理论分析

正如它的名字：主元分析，这种方法可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。
dengao5267·2020-08-24 00:16

PCA原理（转）

下面我就对PCA做一个简单的介绍吧：PCA是主成分分析，主要用于数据降维，对于一系列sample的feature组成的多维向量，多维向量里的某些元素本身没有区分性，比如某个元素在所有的sample中都为
dengao5267·2020-08-24 00:16

python 数据分析— Kmeans 聚类

摘要：目的借用irrs数据集，测试Kmeans算法已知irrs数据集，目标值有三个类别之前的PCA模型对irrs数据集进行数据降维，已经表明可以将数据降低到2维前期进行聚类测试时，可以看出划分为两类时轮廓系数最优
just_begain·2020-08-23 17:32

【机器学习实战】第13章 利用 PCA 来简化数据

第13章利用PCA来简化数据降维技术场景我们正通过电视观看体育比赛，在电视的显示器上有一个球。显示器大概包含了100万像素点，而球则可能是由较少的像素点组成，例如说一千个像素点。
chimoren0700·2020-08-23 10:29

PCA（Principal Component Analysis）主成分分析

PCA（PrincipalComponentAnalysis），即主成分分析，主要用于数据降维。
Eva_Hua·2020-08-23 08:19

【MAC 上学习 C++】Day 56-5. 实验8-2-1 找最小的字符串 (15 分)

输出格式：在一行中用以下格式输出最小的字符串：Minis:最小字符串
RaRasa·2020-08-23 06:19

PPCA EM理解

(一般这种具有复杂的公式而且还是看别人博客的笔记我是不愿意放在CSDN可是我的印象笔记突然不能登录了)推公式的部分基础知识高斯分布相乘PPCA详细的话先看数据降维找其中的第六章PRML读书笔记：ProbabilisticPCA
长虹剑·2020-08-23 04:10

哈工大硕士生用 Python 实现了 11 种经典数据降维算法，源代码库已开放

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
视学算法·2020-08-23 04:27

t-SNE数据降维（2维3维）及可视化

（最近看了一个叫光谱特征在后门攻击中的用法，读完之后发现是用了一个SVD也就是奇异值分解做了降维，然后用残差网络的representation层残差与残差的奇异值分解后的右奇异值矩阵的第一行做乘法得到correlation，疑惑得很什么时候相关性可以这么算了。于是想到降维可以不用SVD可以用TSNE，就写一下这一块的东西，融合了别人写的二维和三维的可视化）t-SNE全称为t-distributed
小刘同学_·2020-08-22 12:08

数据预处理Part9——数据降维

文章目录1.什么是数据降维？2.为什么要进行数据降维？3.降维是如何实现的？
初一··2020-08-22 04:46

scikit-learn学习

中常见的机器学习库，简写为sklearnsklearn包含很多机器学习方式Classification分类Regression回归Clustering非监督分类Dimensionalityreduction数据降维
酸乳酸乳·2020-08-22 02:53

SVD（奇异值分解）

SVD（奇异值分解）小结注：奇异值分解在数据降维中有较多的应用，这里把它的原理简单总结一下，并且举一个图片压缩的例子，最后做一个简单的分析，希望能够给大家带来帮助。
qq_32790593·2020-08-22 00:38
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