数据降维-minis 第15页

Sklearn - PCA数据降维

PCA是无监督数据降维方式，目的是将一个高维数据集转换为一个低维数据集。如今我们的数据集往往有成百上千维的特征，但并不是所有的特征都很重要，通过降维，去除那些不重要的特征。

taon1607·2020-08-13 10:16

对iris的主成分分析

主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。

simonwoo的世界·2020-08-13 10:34

python_主成分分析(PCA)降维

主成分分析（principalcomponentanalysis）是一种常见的数据降维方法，其目的是在“信息”损失较小的前提下，将高维的数据转换到低维，从而减小计算量。

huizxhhui1994·2020-08-13 10:38

机器学习系列（8）：主成分分析（PCA）及白化（ZCA）

主成分分析（PCA）是一种数据降维算法。白化主要是降低输入特征的冗余性。假设X是m*n的矩阵，由n个样本（m维特征）组成。

涵子涵·2020-08-13 10:28

基于sklearn的主成分分析

理论部分特征降维特征降维是无监督学习的一种应用：将n维的数据降维为m维的数据（n>m）。

月见樽·2020-08-13 10:53

机器学习复习：主成分分析PCA

我的个人博客：https://huaxuan0720.github.io/，欢迎访问数据降维 在很多时候，我们收集的数据样本的维度很多，而且有些维度之间存在某一些联系，比如，当我们想要收集用户的消费情况时

子为空·2020-08-13 09:13

基于sklearn的主成分分析(PCA)代码实现

的主成分分析代码实现一、前言及回顾二、sklearn的PCA类介绍三、分类结果区域可视化函数四、10行代码完成葡萄酒数据集分类五、完整代码六、总结基于sklearn的主成分分析代码实现一、前言及回顾从上一篇《PCA数据降维原理及

Charzous·2020-08-13 09:05

运用sklearn进行主成分分析(PCA)代码实现

sklearn进行主成分分析(PCA)代码实现一、前言及回顾二、sklearn的PCA类介绍三、分类结果区域可视化函数四、10行代码完成葡萄酒数据集分类五、完整代码六、总结一、前言及回顾从上一篇《PCA数据降维原理及

Charzueus·2020-08-12 16:00

用 PCA 方法进行数据降维

在进行数据分析时，我们往往会遇到多维数据，多维数据在处理时由于维度较大计算起来非常麻烦，这时我们需要对数据进行降维。而在所有降维方法中，PCA是我们最常用的方法之一，其在使用时可以消除指标间的相互影响，同时也不用考虑数据的分布，而且降维效果非常明显，所以PCA可以在绝大多数情况下使用。而本文就是用python来解释一下如何用PCA方法进行降维。首先对PCA进行一下简介。PCA全称是principa

Python中文社区·2020-08-12 10:48

R语言 PCA 主成分分析

1、关键点综述：主成分分析因子分析典型相关分析，三种方法的共同点主要是用来对数据降维处理的从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。

DemonHunter211·2020-08-11 12:04

主成分分析降维(用Python中的PCA模块实现)

之前本人写过一篇用Python实现主成分降维的文章,现在想想感觉方法很麻烦,因为Python的PCA模块可以很容易的完成数据降维。

hllingg·2020-08-11 10:44

python 实现数据降维推荐系统（附Python源码）

主成分分析原理：请点击PCA查看#!usr/bin/envpython#_*_coding:utf-8_*_importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#如果一个旅游网站里面有100000个注册用户，以及100个注册酒店，网站有用户通过本网站点击酒店页面的#记录数据信息A=Aij100000*100Aij表示第i个用户点击j

IT界的小小小学生·2020-08-11 09:50

PCA数据降维原理及python应用（葡萄酒案例分析）

以葡萄酒数据集分类为例1、认识PCA（1）简介（2）方法步骤2、提取主成分3、主成分方差可视化4、特征变换5、数据分类结果6、完整代码总结：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

Charzous·2020-08-11 09:56

机器学习(二)

机器学习二数据的降维过滤式Filter机器学习基础机器学习开发流程机器学习算法分类机器学习模型是什么数据的划分和介绍sklearn数据集转换器和预估器数据的降维维度是指的是数组的维度降维:维度:特征的数量数据降维

zzugsh·2020-08-11 02:29

主成分分析PCA数据降维原理及python应用（葡萄酒案例分析）

目录主成分分析（PCA）——以葡萄酒数据集分类为例1、认识PCA（1）简介（2）方法步骤2、提取主成分3、主成分方差可视化4、特征变换5、数据分类结果6、完整代码总结：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

Charzueus·2020-08-10 22:00

Python进行统计建模

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Matplotlib、pyecharts等，那么在掌握了这些基础技能之后

·2020-08-10 19:50

韩顺平Linux视频教程—笔记(全)

开源的系统2、支持多线程/多用户的系统3、安全性好4、对内存和文件管理优越linux体积最少只需要内存4M，由于小所以可以做嵌入式开发缺点：操作相对困难Linus于1991年至1994年将unix的微型版minis

dengzhajin4337·2020-08-10 16:20

Vinicier·2020-08-10 10:25

数据挖掘笔记-聚类-KMeans-文档聚类

KMediods算法聚类完成之后发现结果不是很理想，后面发现将数据降维后，结果还是比较理想的。

人生偌只如初见·2020-08-10 05:55

数据降维笔记——非负矩阵分解（NMF）,人脸数据特征提取

数据降维——非负矩阵分解（NMF）一、原理Non-negativeMatrixFactorization,实在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。

夏绿·2020-08-10 05:04

主成分分析(PCA)算法实现iris数据集降维

主成分分析(PCA)算法1.PCA简介：PCA(PrincipalComponentAnalysis)，主成分分析，是一种常用的数据降维算法。

wszhou1997·2020-08-10 04:14

数据降维：PCA主成分分析降维示例及函数参数解释

PCA可以压缩数据，也就是所谓的数据降维。数据降维是指在保留重要信息的同时消除那些“无用信息量的信息”。PCA关注的是线性相关性，如果一个数据矩阵的列空间的

2020重新做人·2020-08-10 03:35

07_数据降维，降维算法，主成分分析PCA,NMF，线性判别分析LDA

1、降维介绍保证数据所具有的代表性特性或分布的情况下，将高维数据转化为低维数据。聚类和分类都是无监督学习的典型任务，任务之间存在关联，比如某些高维数据的分类可以通过降维处理更好的获得。降维过程可以被理解为数据集的组成成分进行分解（decomposition）的过程，因此sklearn为降维模块命名为decomposition。在对降维算法调用需要使用sklearn.decomposition模块2

to.to·2020-08-09 17:02

[Python3] 机器学习 ——（二）Scikit-Learn简介

Scikit-Learn的数据表示1.数据表2.特征矩阵3.目标数组（二）Scikit-Learn的评估器API1.API基础知识2.有监督学习示例：简单线性回归3.有监督学习示例：鸢尾花数据分类4.无监督学习示例：鸢尾花数据降维

TreasureAI·2020-08-08 13:15

数据分析之PCA-2

的推导与解释https://www.jianshu.com/p/16d4389ce92cWZFish0408关注12017.08.1418:34:58字数4,050阅读32,836前言PCA是一种无参数的数据降维方法

天九歌·2020-08-07 19:26

数学建模之主成分分析

数据降维及其作用：降维是将高维度的数据（指标太多）保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度

ly521_·2020-08-07 15:44

[机器学习笔记]主成分分析PCA简介及其python实现

主成分分析（principalcomponentanalysis）是一种常见的数据降维方法，其目的是在“信息”损失较小的前提下，将高维的数据转换到低维，从而减小计算量。

weixin_30571465·2020-08-05 11:26

PCA原理及python实现

数据降维在机器学习中，数据通常都是以向量的形式输入模型以进行训练。

风口上的·2020-08-05 11:14

数据降维算法总结（LDA&PCA）

目录LDA概述数学基础知识二类LDA原理多类LDA原理LDA算法流程优点缺点PCA概述协方差和散度矩阵特征值分解矩阵原理SVD分解矩阵原理PCA的两种实现方法准则优点缺点算法应用LDAvsPCA参考关于作者LDA概述LDA（LinearDiscriminantAnalysis），线性判别分析。LDA是一种监督学习的降维技术。主要用于数据预处理中的降维、分类任务。LDA的目标是最大化类间区分度的坐标

爱喝水的lrr·2020-08-05 00:43

Spectral（SPY）学习笔记(3)-高光谱降维（Dimensionality Reduction）

实现高光谱数据降维由于所谓的“维数诅咒”，处理数百个波段的高光谱图像可能会增加计算量，影响分类精度。为了缓解这些问题，通常需要降低数据的维数。主成分变换高光谱图像中的许多波段往往具有很强的相关性。

luomuone·2020-08-04 16:57

机器学习_用PCA主成分分析给数据降维

数据分析中常使用PCA给数据降维，

xieyan0811·2020-08-04 08:52

PYTHON机器学习实战——PCA主成分分析　数据降维

#-*-coding:utf-8-*-#!/usr/bin/python'''主成份分析principalcomponentanalysisPCA先求解协方差矩阵再求解协方差举矩阵的特征值和特征向量'''#测试程序#importpcapca.pca_test()#importpcapca.secomTest()fromnumpyimport*#载入文件数据文件名分隔符defloadDataSet(

EwenWanW·2020-08-04 08:05

数据预处理——数据降维（主成分分析）

数据降维在构建机器学习模型时，有时特征是极其复杂，当特征的维度达到几千维时，模型训练将会耗费大量的时间。另外，如果特征较多，还会出现多重共线性、稀疏性的问题。

沐小辰·2020-08-04 07:05

利用PCA对数据降维并处理Iris数据集（附Python代码）

PCA步骤假设数据的存储方式为，每一行一个样本，每一列一个特征，这符合绝大多数我们处理的数据的形式。去均值化，将数据datarows,colsdata_{rows,cols}datarows,cols的每一列减去其自身列的均值，即每一组特征减去该组特征的均值。求协方差矩阵，这里的data是上一步去均值化后的数据矩阵，nsamplesn_{samples}nsamples是样本的个数，cov=(da

koko_TT·2020-08-04 07:25

PCA(主成分分析）和LDA(线性判别分析）的异同处及应用场景

在机器学习领域，PCA和LDA都可以看成是数据降维的一种方式。但是PCA是无监督的，也就是说不需要知道样本对应的标签，而LDA是有监督的，需要知道每一个数据点对应的标签。

NongfuSpring-wu·2020-08-04 06:57

字典学习（Dictionary Learning, KSVD）详解

注：字典学习也是一种数据降维的方法，这里我用到SVD的知识，对SVD不太理解的地方，可以看看这篇博客：《SVD（奇异值分解）小结》。1、字典学习思想字典学习的思想应该源来实际生活中的字典的概念。

weixin_30307267·2020-08-04 03:36

PCA和SVD降维原理

PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上。PCA的工作就是从原始的

mentorzf·2020-08-04 02:11

SVD数据降维

1.SVD用于数据压缩Am×n=Um×rΣr×r(Vn×r)T=∑σiuivTi1）数学特征：a.r为矩阵的秩，转换坐标基底，表示矩阵A每行每列所用向量的最小维度b.U和V称为左奇异矩阵和右奇异矩阵，都是单位正交阵，每个奇异向量都是由矩阵A的行和列的线性组合得到c.Σ是对角矩阵，每个值称为奇异值，表示奇异向量（U和V每列）对矩阵A的能量贡献，因此可以将某些较小的奇异值置0，来达到数据压缩的目的，经

langzhining·2020-08-03 18:09

《机器学习实战》学习笔记（七）之预测数值类型数据：回归

john_bh/运行平台：WindowsPython版本：Python3.6IDE：Sublimetext3一降维技术1什么是降维2降维的方法二PCA三实例1在Numpy中实现PCA2利用PCA对半导体制造数据降维四总结一

john_bh·2020-08-03 18:26

机器学习——数据降维——主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）

一、主成分分析（PCA）主成分分析，PrincipalComponentAnalysis(PCA)，是现代数据分析的标准工具，它可以把庞大复杂的高维数据集（变换之前的数据集各维度之间存在相关性），通过数学变换，转化成较低维度的数据集，并去除掉维度之间的相关性。PCA的优势和劣势都在于，它是一个非参数的分析。没有需要调整的参数，它的答案是唯一的，独立于用户特性的。PCA和LDA的区别可见《多元统计分

xia ge tou lia·2020-08-03 17:07

数据降维--SVD&CUR

矩阵的秩秩即维度SVD使用SVD降维SVD示例WehaveusedthreecolumnsforU,Σ,andV,thecolumnsofUandVcorrespondtoconcepts.Thefirstis“sciencefiction”andthesecondis“romance.”Itishardertoexplainthethirdcolumn’sconcept,butitdoesn’t

GeekStuff·2020-08-03 16:34

利用PCA进行数据降维

一、进行数据降维的原因1.使得数据更加容易使用2.降低很多算法的计算开销3.去除数据中的噪声(例如使用自编码器AE可以给图片进行降噪处理)4.便于可视化二、常见的降维技术在已标注和未标注的数据上都有降维技术

CurryCoder·2020-08-03 15:56

《机器学习实战》PCA简化数据

一、降维技术1.1数据降维的必要性多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。高维空间本身具有稀疏性。

Anthony_Wu·2020-08-03 15:31

ML笔记：字典学习3（Dictionary Learning，KSVD）

文章目录一、字典学习数学模型1.1、数学描述1.2、求解问题1.3、字典学习算法实现字典学习也是一种数据降维的方法，这里我用到SVD的知识，对SVD不太理解的地方，可以看看这篇博客：奇异值分解SVD一、

小张爱学习!·2020-08-03 14:12

主成分分析（PCA）原理详解-特征值分解&&SVD分解

主成分分析（PCA）原理详解1.PCA的概念PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。

黎曼不会算积分·2020-08-03 12:25

徒手写代码之《机器学习实战》----PCA算法(1)（利用PCA对半导体制造数据降维）

利用PCA对半导体制造数据降维说明:将secom.data放在当前目录下。

憨宝宝·2020-08-03 11:25

PCA降维及SVD

2.数据降维主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维方法，属于无监督学习。所谓降维就是将数据指标从高维度减到低维度

xiaoa~·2020-08-03 11:26

使用主成分分析（PCA）方法对数据进行降维

我们知道当数据维度太大时，进行分类任务时会花费大量时间，因此需要进行数据降维，其中一种非常流行的降维方法叫主成分分析。

手撕机·2020-08-03 10:23

DeepLearnig Notes

Tutorials、Notes博客都会不定期迭代更新目录零数字图像处理-传统解决方案0图像处理图像基础、运算图像增强图像编码图像还原图像分割图像识别图像特征表示、提取图像重建1机器学习线性模型决策树贝叶斯k近邻数据降维聚类

Fighter Fong·2020-08-03 10:04

Python处理脑电数据：PCA数据降维

pca.py#!-coding:UTF-8-fromnumpyimport*importnumpyasnpdefloadDataSet(fileName,delim='\t'):fr=open(fileName)stringArr=[line.strip().split(delim)forlineinfr.readlines()]datArr=[map(float,line)forlineinst

Triple-L·2020-08-03 05:58

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