数据降维-minis 第17页

降维咋搞？与你分享基于 Python 的 11 种经典降维算法

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

ikeguang·2020-07-13 04:28

数据降维、PCA——基于鸢尾花数据集

主成分分析PCA主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）主成分：可以把具有相关性的高纬度变量，合成为线性无关的低纬度变量，称为主成分。主成分能够尽可能保留原始数据的信息。方差（度量分散程度）协方差（度量两变量间的线性相关性，0，线性无关）特征向量：描述数据结构的非零向量。原理：矩阵的主成分就是其协方差矩阵对应的特征向量，按照对应的特征值大小进行排序，最大的特征值就

夏绿·2020-07-12 18:28

【Python实例第26讲】一个主成分的例子

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（入群联系qq：2279055353）主成分(PCA)是一种重要的数据降维技术。PCA位于scikit-learn的decomposition模块里。

Goodsta·2020-07-12 15:10

基于某电信运营数据的精准营销分析

基于某电信运营数据的精准营销分析前言摘要研究思路数据的说明与处理数据来源及属性说明数据预处理数据归一化基于主成分分析的数据降维主成分原理主成分降维基于支持向量机的用户分类模型支持向量机的原理基于支持向量机的模型设计

付你妹·2020-07-12 11:01

基于scikit-learn的文本特征提取和特征选择

进到scikit-learn首页，看到的6个部分就对应Scikit-learn的六大基本功能：数据预处理，数据降维，分类

雪糕cool·2020-07-12 11:51

手写数字识别——数据降维(PCA)技术在图像识别中的应用

DataFrameimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#向量机fromsklearn.svmimportSVC#主成分分析(principalcomponentsanalysis),主要用于数据降维的

不凡De老五·2020-07-12 10:18

Deep learning：三十五(用NN实现数据降维练习)

前言：本文是针对上篇博文Deeplearning：三十四(用NN实现数据的降维)的练习部分，也就是Hition大牛science文章reducingthedimensionalityofdatawithneuralnetworks的code部分，其code下载见：http://www.cs.toronto.edu/~hinton/MatlabForSciencePaper.html。花了点时间阅读

???Sir·2020-07-12 09:31

随机森林算法原理及OpenCV应用

随机森林算法是机器学习、计算机视觉等领域内应用较为广泛的一个算法、它不仅可以用来做分类（包括二分类和多分类），也可用来做回归预测，也可以作为一种数据降维的手段。

weixin_30491641·2020-07-12 06:37

PCA算法---实验代码完整版(实验代码+数据集下载)

注：实验代码与数据集下载链接简介：PCA（PrincipalComponentAnalysis）主成分分析算法，在进行图像识别以及高维度数据降维处理中有很强的应用性，算法主要通过计算选择特征值较大的特征向量来对原始数据进行线性变换

爱打王者的码农·2020-07-12 01:15

Python数据建模--主成分分析

主成分分析二维数据降维导入库数据创建数据在图形中展示构建模型数据转换，生成新变量数据在图中展示多维数据降维加载数据模型建立二维数据制图主成分筛选绘制结果图PCA主成分分析的python实现方法介绍：最广泛无监督算法

小白-小天·2020-07-11 20:36

机器学习四大数据降维方法详解

引言：机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数f:x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。目前大部分降维算法处理向量表达的数据，也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据。之所

Feng继续吹·2020-07-11 15:30

PCA主成分分析笔记

主成分分析，是数据降维的一种方法，比如一件事，我们有nnn个维度来描述它，但是这样描述起来太复杂，做数据处理的时候，也有计算量也很大。这时候，如果用较小的几个变量来说明这件事，就非常理想了。

jay&chuxu·2020-07-11 09:13

流形学习——MDS & ISOMAP

流形学习流形学习1.矩阵内积2.特征值，特征向量，特征分解2.1特征值和特征向量2.2特征分解3.数据降维3.1MDS（MultipleDimensionalScaling）3.1.1实现流程3.1.2pseudocode3.1.3code

Vk_ch·2020-07-11 08:15

python主成分分析实战案例

PCA主成分分析主要用于数据降维。由一系列特征组成的多维向量，其中某些元素本身没有区分性，或者彼此区分不大。此时，如果用它做特征区分，相似元素贡献会比较少。

空城0707·2020-07-11 08:44

机器学习之初识PCA

一定义及用途定义：即主成分分析方法，无监督学习方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。

dymkkj·2020-07-11 05:14

sklearn 数据预处理，数据降维之特征选择，PCA主成分分析

目录1.数据集的维度2.什么是数据集降维3.数据降维的方式4.特征选择1.特征选择的原因2.特征选择是什么3.特征选择的主要方法4.Filter（过滤式）:VarianceThreshold5.PCA主成分分析

JJH的创世纪·2020-07-11 04:02

PCA为什么要用协方差矩阵？

PCA方法是数据降维的重要手段之一，方法比较简单，就是将样本数据求一个维度的协方差矩阵，然后求解这个协方差矩阵的特征值和对应的特征向量，将这些特征向量按照对应的特征值从大到小排列，组成新的矩阵，被称为特征向量矩阵

babywong·2020-07-11 02:32

SOM自组织神经网络

应用：数据聚类，数据降维（如映射高维数据到2维平面）SOM自组织神经网络是两层结构，包括输入层和竞争层。为什么要用这种结构？

richard2357·2020-07-10 01:37

机器学习中的算法-降维算法

原创文章,如需转载请保留出处本博客为唐宇迪老师python数据分析与机器学习实战课程学习笔记一.数据降维降维就是一种对高维度特征数据预处理方法。

Something Just Like·2020-07-09 21:55

R语言 PCA(主成分分析）

R语言PCA转自：http://www.cnblogs.com/longzhongren/p/4300593.html1、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

g863402758·2020-07-09 16:29

KNN-iris分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspyb%matplotlibinlinefromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearnimportdatasets加载数据，数据降维

Wind_know·2020-07-09 12:28

Python的机器学习库之Sklearn快速入门

是机器学习领域当中最知名的python模块之一.Sklearn包含了很多种机器学习的方式:Classification分类Regression回归Clustering非监督分类Dimensionalityreduction数据降维

Jasonhaven·2020-07-09 10:57

机器学习］学习笔记：PCA（主成分分析）的直观理解

PCA是一种基本的数据降维技术。在知乎或者百度搜索PCA，会找到很多关于PCA的介绍。我喜欢在直观上理解数学知识。因此我打算从直观的角度把我对PCA的理解写出来。毕竟是个人见解，如有不妥之处欢迎指正。

武辰1996·2020-07-09 00:08

一些变量筛选方法——2、《An Introduction to Statistical Learning with R》上的数据降维方法

课本上数据降维方法标准的回归模型定义为：Y=β0+β1X1+⋯+βpXp+ϵ,Y=\beta_0+\beta_1X_1+\cdots+\beta_pX_p+\epsilon,Y=β0+β1X1+⋯+βpX

Kanny广小隶·2020-07-08 20:06

主成分分析简介及实现过程

一、概述PCA是一种基于统计的技术，在人脸识别、图像压缩等领域得到了广泛的应用，常用作数据降维。首先介绍将在PCA中使用的数学概念。它包括标准差、协方差、特征向量和特征值。

小呆瓜丶博客·2020-07-08 19:40

PCA算法理解及代码实现

github：PCA代码实现、PCA应用本文算法均使用python3实现1.数据降维在实际生产生活中，我们所获得的数据集在特征上往往具有很高的维度，对高维度的数据进行处理时消耗的时间很大，并且过多的特征变量也会妨碍查找规律的建立

weixin_30377461·2020-07-08 13:04

主成分分析 python, sklearn

主成分分析（PrincipleComponentAnalysis,PCA）是数据降维的一个方法：原始的统计数据中有很多变量，可以采用主成分分析方法将原始数据降维为少数几个变量的数据。

心态与做事习惯决定人生高度·2020-07-08 04:20

7-7 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:最小字符串输入样例：5LiWangZhaJinXian输出样例：Minis:Jin#include#includeintmain(){

zyy&123·2020-07-08 03:25

奇异值分解实验：图像压缩与推荐系统

因为本科的线性代数主要研究方阵（除了线性系统），所以大学里并没有介绍非方阵的奇异值分解（SVDSVDSVD），奇异值分解在数据降维、语义分析、图像等领域都有十分广泛的应用，比如PCAPCAP

Debroon·2020-07-08 01:01

PCA（主成分分析）方法数据降维、重构和人脸识别

本文使用matlab采用PCA完成对数据的降维、重构和人脸识别。参考文章：http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/38536463我眼中的PCA：数据的维数过高，处理起来耗时又费力，于是就在想我能不能只处理部分维数，并且得到的结果与全部维数的结果一致。当当当，PCA就出炉了。简单来说，就是一个图片有2000个特征维度，而实际上只有其中100维

csdn_funquiz·2020-07-08 00:10

【python】sklearn中PCA的使用方法

fromsklearn.decompositionimportPCAPCA主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理。

我从崖边跌落·2020-07-07 20:02

PCA

PCA数据降维一、主成分的计算步骤1-对原始数据进行标准化处理，消除量纲2-计算标准化数据的相关系数矩阵3-计算标准化数据的相关系数矩阵的特征根及对应的特征向量4-选出最大的特征根，对应的特征向量等于第一主成分的系数

lswbjtu·2020-07-07 15:28

如何给工业大数据降维去噪，你可以试试特征选择

在之前格物汇的文章中，我们介绍了特征构建的几种常用方法。特征构建是一种升维操作，针对特征解释能力不足，可以通过特征构建的方法来增加特征解释力，从而提升模型效果。随着近几年大数据技术的普及，我们可以获取海量数据，但是这些海量数据带给我们更多信息的同时，也带来了更多的噪音和异常数据。如何降维去噪成为很多企业关注的焦点，今天我们将介绍特征工程中的一种降维方法——特征选择。什么是特征选择特征选择(Feat

getech·2020-07-07 08:48

机器学习算法（四）之PCA降维算法代码

PCA降维的算法的代码，可以使用sklearn进行直接进行调用，调用的代码如下：将sklearn机器学习框架进行安装pipinstallsklearn调用sklearn工具包用来进行PCA数据降维导入矩阵与数组计算扩展包

千与千寻DL·2020-07-07 03:16

K_Means聚类算法

sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，对常用的机器学习算法进行了封装其中包括：1.分类（Classification）2.回归（Regression）3.聚类（Clustering）4.数据降维

小张也是蛮拼的·2020-07-06 20:18

自动编码器重建图像及Python实现

随着深度学习的出现，AE可以通过网络层堆叠形成深度自动编码器来实现数据降维。

岳小刀·2020-07-06 11:15

PCA(主成成分分析)和LDA(线性判别分析)详解-共性和区别

注：这里说的LDA实际上讲的是Fisherlineardiscriminantanalysis在machinelearning领域，PCA和LDA都可以看成是数据降维的一种方式。

yj_isee·2020-07-06 10:48

PCA主成分分析

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。

yangyang_liu·2020-07-06 10:11

Python实现PCA降维

1、PCA的主要作用：（主成分分析）（1）一个非常有效的数据降维方法，可以在尽可能少维数的前提下，尽量多地保持训练数据的信息。

( •̆ ᵕ •̆ )◞♡·2020-07-06 05:24

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

喜欢打酱油的老鸟·2020-07-06 03:37

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。

weixin_30667301·2020-07-05 21:47

[Python聚类] 用TSNE进行数据降维并展示聚类结果

接博客[Python聚类]K-Means聚类算法分类中的代码fromsklearn.manifoldimportTSNEtsne=TSNE()tsne.fit_transform(data_zs)#进行数据降维

memoryqiu·2020-07-05 12:53

机器学习降维之PCA（python代码+数据）

机器学习之PCA首先分为四个部分来陈述：产生应用背景设计思路案例实践总结附录一.产生应用背景主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理

加工资只为了写BUG·2020-07-05 10:26

UMAP数据降维副产品---全连接神经网络做编码器

均匀流形近似和投影（UMAP/uniformmanifoldapproximationandprojection）一种类似于t-SNE的数据降维算法，至于算法思想那是另外一篇文章了，这里只说怎么使用和如何做预测

喵水军的近卫第76师·2020-07-05 06:43

PCA应用--二

参考：PCA降维算法总结以及matlab实现PCA(个人的一点理解)一、大致流程PCA的应用范围：数据压缩或者数据降维减少内存或者硬盘的使用。加快机器学习的速度。

五秋木·2020-07-05 02:17

机器学习数据降维方法总结（附python代码）

介绍在机器学习实战时，如果面对一个数据集具有上千个特征，那么对于模型训练将是一个巨大的挑战。面对如此多的数据变量，如果我们认真的去分析每一个变量将耗费我们几周甚至几个月的时间，那么你估计也要被开除了。因此我们需要一个更好的方法能够帮助我们在高维数据中筛选出对我们有用的变量，减小计算复杂度提高模型训练效率和准确率，这就是我们要说的降维。降维分析在网络时代，每天都要产生巨大数量的数据，事实上，世界上近

python语音识别-公众号·2020-07-04 23:06

图像的 2DPCA 与 2D2DPCA 特征提取

引言众所周知，PCA（PrincipalComponentAnalysis）（也叫作Karhunen-Loeve变换）在模式识别和计算机视觉领域是一个经典的特征提取和数据降维的工具。

Tsingfeng_math·2020-07-04 21:57

R语言与网站分析第8章样本分…

第八章：样本细分8.1数据降维因子载荷（loading）：定义：5.特征值和信息损失率P2966.因子得分：计算好因子载荷A和特殊因子e后，计算因子F的数据。

houjing1990·2020-07-04 17:04

Feature Engineering for Machine Learning中文版——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。对于实例中，基于频率的过滤可能会

CosyWang·2020-07-04 01:36

pytorch 搭建的基于LSTM自编码器对数据降维并采用KNN算法对鸢尾花分类

LSTM搭建自编码器提取特征，KNN分类importtorchimporttorch.nnasnnfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#超参数EPOCH=200LR=0.005data=load_iris()y=data.targetx=data.data#X_tra

小然_ran·2020-07-02 16:35

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