数据降维-minis

MATLAB 主成分分析PCA拟合平面点云 （42）

MATLAB主成分分析PCA拟合平面点云（42）一、算法介绍二、算法实现一、算法介绍主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术。
点云学徒·2023-12-19 06:02

【机器学习】数据降维

非负矩阵分解(NMF)sklearn.decomposition.NMF找出两个非负矩阵，即包含所有非负元素(W，H)的矩阵，其乘积近似于非负矩阵x。这种因式分解可用于例如降维、源分离或主题提取。主成分分析(PCA)sklearn.decomposition.PCA使用数据的奇异值分解将数据投影到较低维度空间的线性降维。在应用奇异值分解之前，输入数据居中，但不对每个特征进行缩放。快速的独立分量分析
Bosenya12·2023-12-18 08:46

【机器学习】数据降维

1.2.1局部线性嵌入1.2.2拉普拉斯特征映射1.2.3局部保持投影1.2.4等距映射1.2.5t分布随机近邻嵌入1.2.6多维缩放二、示例2.1PCA示例iris数据集2.2局部线性嵌入（LLE）瑞士卷数据降维
十年一梦实验室·2023-12-15 13:51

数据降维方法介绍（十）

第六种方法：因子分析（FactorAnalysis）姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院转载：因子分析（FA）算法简述【嵌牛导读】因子分析法简介【嵌牛鼻子】因子分析法（FA）【嵌牛提问】因为分析法的概念是什么？因子分析法的原理是什么？【嵌牛正文】什么是因子分析法？因子分析法是指：研究从变量群中提取共性因子的统计技术，这里的共性因子指的是不同变量之间内在的隐藏因子。例如，一个学生
科技小白不能再白了·2023-12-06 06:33

数据降维方法介绍（十一）

第七种方法：拉普拉斯特征映射姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院转载：LE（拉普拉斯特征谱）【嵌牛导读】拉普拉斯特征映射算法简介【嵌牛鼻子】拉普拉斯特这谱【嵌牛提问】拉普拉斯特征映射的思想是什么？算法的基本步骤是什么？【嵌牛正文】拉普拉斯特征映射算法基本思想LE是Belkin和Niyogi在2002年提出的基于谱图理论的Laplacian特征映射算法。Belkin等人发现流形L
科技小白不能再白了·2023-12-05 23:02

如何基于OpenCV和Sklearn库开展数据降维

数据降维的目的是为了剔除不相关或冗余特征，使得数据易用，去除无用数据，实现数据可视化，提高模型精确度，减少运行成本，减少特征个数并关注本质特征，确保数据特征属性间相互独立。
一马平川的大草原·2023-12-03 05:37

Python实现特征降维--主成分分析 (PCA)

前言主成分分析是一个重要的线性变换方法，能够将数据从高维降到低维，这篇文章就是主要介绍如何使用PCA实现数据降维主成分分析(PCA)代码中主要是包括了生成随机数、定义PCA函数以及应用PCA。
静观云起·2023-12-02 04:34

PCA和LDA数据降维计算(含数学例子推导过程)

PCA算法和LDA算法可以用于对数据进行降维，例如可以把一个2维的数据降低维度到一维，本文通过举例子来对PCA算法和LDA算法的计算过程进行教学展示。PCA算法计算过程(文字版，想看具体计算下面有例子)1.将原始数据排列成n行m列的矩阵，n为数据的维度，m为数据的个数，即将每个数据竖着展示每个维度的值，然后将他们合成一个矩阵x2.将x的每一行进行零均值化处理，即每一行的数据全部加起来，然后除以m，
SpongeBob@Hefei·2023-11-29 03:11

数据降维：尽显多彩，更多降维方法解析

数据降维：解析常用方法及Python3.10实践在数据分析领域，处理高维数据是一项重要的任务。为了更好地理解和利用数据，数据降维成为一种不可或缺的技术。
theskylife·2023-11-28 12:23

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）降维的原理以及可以运行的PCA降维的python程序 ，PCA程序可以直接复制运行，轻松了解PCA原理和使用方法！！

文章目录前言一、PCA的主要步骤如下：二、下面是一个Python代码示例，使用PCA将四维数据降维到二维：总结前言主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种广泛使用的数据降维方法
小桥流水---人工智能·2023-11-26 22:09

主成分分析（PCA）理解

1.主成分分析思想总结主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用于数据降维和特征提取的数学方法。
波波玩转AI·2023-11-26 18:37

机器学习算法——主成分分析（PCA）

目录1.主体思想2.算法流程3.代码实践1.主体思想主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）常用于实现数据降维，它通过线性变换将高维数据映射到低维空间，使得映射后的数据具有最大的方差
哈密瓜Q·2023-11-26 18:01

NBIS系列单细胞转录组数据分析实战（二）：数据降维可视化

第二节：数据降维可视化加载所需的R包和质控过滤后的数据首先，我们加载分析所需的R包和上一节中质控过滤后的数据集。
Davey1220·2023-11-24 01:30

【机器学习】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。
TwcatL_tree·2023-11-22 01:40

数据降维方法介绍（七）

两种降维方法的比较：PCA（主成分分析法）与LDA（线性鉴别分析法）姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院转载：降维方法之PCA,LDA【嵌牛导读】PCA算法与LDA算法降维方式【嵌牛鼻子】PCA、LDA【嵌牛提问】两种算法的相同点和共同点有哪些【嵌牛正文】PCA算法主成分分析法（PrincipalComponentAnalysis，PCA），是最常用的线性降维方法,无监督的，它
科技小白不能再白了·2023-11-21 18:28

模式识别与机器学习（六）：数据降维

1.数据降维数据降维有很多种，这里我们列出几个较为简单的2.PCAPCA是一种基于从高维空间映射到低维空间的映射方法，也是最基础的无监督降维算法，其目标是向数据变化最大的方向投影，或者说向重构误差最小化的方向投影
从零开始的奋豆·2023-11-20 18:55

python机器学习——主成分分析PCA实现

主成分分析PCA实现一、数据降维二、应用“手写体数字图像”数据进行PCA操作参考文献：一、数据降维降维/压缩问题是选取具有代表性的特征，在保持数据多样性（Variance）的基础上，规避掉大量的特征冗余和噪声
曹文杰1519030112·2023-11-16 10:10

如何基于OpenCV和Sklearn算法库开展机器学习算法研究

大家在做机器学习或深度学习研究过程中，不可避免都会涉及到对各种算法的研究使用，目前比较有名的机器学习算法库主要有OpenCV和Scikit-learn（简称Sklearn），二者都支持各种机器学习算法，主要有监督学习、无监督学习、数据降维等
一马平川的大草原·2023-11-16 06:32

scikit-learn KNN 画图展示

importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspyb%matplotlibinlinefromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearnimportdatasets加载数据，数据降维
W流沙W·2023-11-14 17:31

20. 机器学习——PCA 与 LDA

机器学习面试题汇总与解析——PCA与LDA本章讲解知识点什么是数据降维PCA本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。
qq_32468785·2023-11-13 14:28

PCA（主成分分析）数据降维技术代码详解

主成分分析（PCA，PrincipalComponentAnalysis）就是一种常用的数据降维方法。简而言之：：PCA降维就是把复杂的高维数据简化成更容易理解的低维数据，同时保留
halo0416·2023-11-13 13:42

PCA特征降维 实验报告

PCA特征降维实验报告1.任务定义2.实验环境3.方法描述3.1自主实现PCA算法3.1.1数据中心化3.1.2求协方差矩阵3.1.3求特征向量和特征值3.1.4数据降维3.2调用sklearn库实现PCA
回锅肉炒肉·2023-11-13 09:47

第五章《数据降维:深入理解 PCA 的来龙去脉》笔记

主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)就是机器学习中一种常用且有效的数据降维方法。
Mamong·2023-11-12 05:39

数据降维(Data Dimensionality Reduction)

数据降维DataDimensionalityReduction概念基本思想分类基本原理主成分分析（PCA降维）principalcomponentanalysis概念原理概念数据降维是在某些特定条件下，
M冰·2023-11-11 02:39

三、机器学习基础知识：Python常用机器学习库（SKlearn）

SKlearn包含许多目前最常见的机器学习算法，例如分类、回归、聚类、数据降维，数据预
七层楼的疯子·2023-11-06 17:55

Python机器学习实战（一）

文章目录基于逻辑回归实现乳腺癌预测基于k-近邻算法实现鸢尾花分类基于决策树实现葡萄酒分类基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类基于支持向量机实现葡萄酒分类基于高斯混合模型实现鸢尾花分类基于主成分分析实现鸢尾花数据降维基于奇异值分解实现图片压缩基于逻辑回归实现乳腺癌预测
数据攻城小狮子·2023-11-03 09:05

机器学习

适合类别型数据处理方式sklearn特征抽取API字典特征抽取文本特征抽取TF_IDF(评估重要性):数据特征预处理：通过数学算法把数据转为算法要求的数据归一化算法（原始分布情况不会改，数值减小了）标准化缺失值处理：数据降维
性感奎爷在线写代码·2023-11-02 19:00

深入浅出的TensorFlow可视化工具TensorBoard用法教程（一）

1.TensorBoard的主要功能生成折线图展示图像播放音频生成直方图观察神经网络（数据流图）数据降维分布图1.1生成折线图当我们要对模型的正确率、loss值、学习速度等标量进行可视化时，经常会用到折线图
草尖上的舞动·2023-11-01 09:41

数据预处理之数据规约

目录一、前言二、PCA的主要参数：三、数据归约任务1四、数据规约任务2一、前言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。
那个叫马尔的大夫·2023-10-30 17:50

python数据趋势算法_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
weixin_39777540·2023-10-29 14:12

python降维之时间类型数据的处理_【Python算法】数据降维概述

数据降维概述1.数据降维概述所谓的数据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，可以解决大规模特征下的数据显示问题，使得数据集更易使用，降低后续算法的计算，消除噪声影响并使得结果更易理解
weixin_39989980·2023-10-29 14:12

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|KPCA降维算法

KPCA(kernelPCA)KPCA是核技术与PCA结合的产物，它与PCA主要差别在于计算协方差矩阵时使用了核函数，即是经过核函数映射之后的协方差矩阵。引入核函数可以很好的解决非线性数据映射问题。kPCA可以将非线性数据映射到高维空间，在高维空间下使用标准PCA将其映射到另一个低维空间。KPCA降维算法展示详细内容可参见《Python机器学习》之特征抽取——kPCA：https://blog.c
Luara_lyy·2023-10-29 14:12

数据特征工程 | 基于PCA算法（Python）

随着数据量的不断增加和数据维度的不断扩展，如何进行高效的数据降维处理成为了一个热门话题。在数据分析领域，PCA算法作为一种常用的数据降维方法，可以对多个特征进行降维，提高计算效率和降低存储空间需求。
算法如诗·2023-10-29 14:42

特征工程——数据降维

基于特征选择的降维基于特征选择的降维指的是根据一定规则和经验，直接选取原有维度的一部分参与到后续的计算和建模过程，用选择的维度代替所有维度，整个过程不产生新的维度。基于特征选择的降维方法有4种思路：·经验法：根据业务专家或数据专家的以往经验、实际数据情况、业务理解程度等进行综合考虑。业务经验依靠的是业务背景，从众多维度特征中选择对结果影响较大的特征；而数据专家则依靠的是数据工作经验，基于数据的基本
李代数·2023-10-29 14:42

Python机器学习从零开始（三）数据准备

目录1.数据预处理1.1调整数据尺度1.2正态化数据1.3标准化数据1.4二值数据2.数据特征选定2.1单变量特征选定2.2递归特征消除2.3数据降维2.4特征重要性总结特征选择时困难耗时的，也需要对需求的理解和专业知识的掌握
靖墨c·2023-10-29 09:10

机器学习常见降维方法及Python示例汇总【附完整代码】

这次我就整理了一部分数据降维相关的论文以及常用降维技术的Python示例
深度之眼·2023-10-29 01:02

机器学习第九课_主成分分析

1、什么是主成分分析法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（非监督的机器学习方法）。
素心似锦·2023-10-24 11:17

机器学习(3)--特征工程之数据降维

三、降维这里的维度指降低特征的数量【这里的降维不是指数组的维度】方式：1.特征选择2.主成分分析3.神经网络【之后补充，它也有降维的作用】1.特征选择特征选择原因冗余：部分特征的相关度高，容易消耗计算性能噪声：部分特征对预测结果有负影响概念：特征选择就是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后可以改变值、也不改变值，但是选择后的特征维数肯定比选择前小，毕竟我们只选
Ona_Soton·2023-10-24 01:09

conda安装 sklearn_十分钟上手sklearn 安装，获取数据，数据预处理

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
weixin_39616056·2023-10-23 09:24

基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测研究（Matlab代码实现）

PCA主成分分析是一种常用的数据降维技术，它可以通过线性变换将原始数据转化为一组新的变量，这些新变量称为主
长安程序猿·2023-10-22 07:23

这是一个小“废”贴

我的学习目录一，数据处理Pandas数据处理二，机器学习上课进度及练习应用部分生成自己的数据集广义线性模型交叉验证：评估估算器的表现计算f1_score数据降维特征选择集成学习1，k-邻近算法2，线性回归
壮壮不太胖^QwQ·2023-10-22 04:16

基于主成分分析(PCA)的分类数据降维可视化，matlab代码，数据特征降维。

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%参数设置Tag=1;%数据集中是否包含标签M=size(res,1);%样本数目%%划分特征与标签if(Tag==1)P_train=res(:,1:end-1)';%输入特征T_train=res(:,end);%
机器学习-深度学习·2023-10-21 16:42

PCA图像降维与重构及异常数据可视化分析Python实战

PCA图像降维与重构及异常数据可视化分析Python实战数据降维是机器学习中一个重要的问题，它可以减少数据维度和提高数据处理的效率。
缤纷彩色·2023-10-21 16:09

主成分分析（PCA）& 主坐标分析（PCoA）——R包绘图（2D/3D散点图）

导读主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis，PCA)，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法。
walnutoil·2023-10-21 09:11

机器学习-计算数据之间的距离

数据降维：在主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等降维技术中，可以使用欧氏距离来衡量高维数据空间中的变量之间的相似性，
林苏泽·2023-10-20 03:39

PCA降维

定义主成分分析（PCA）是常用的线性数据降维技术，采用一种数学降维的方法，在损失很少信息的前提下，找出几个综合变量作为主成分，来代替原来众多的变量，使这些主成分能够尽可能地代表原始数据的信息，其中每个主成分都是原始变量的线性组合
怎么全是重名·2023-10-19 21:26

PCA怎么玩儿

我认为这个主要的定义取决于你的目的，PCA的目的是数据降维的，我们对数据降维的基本要求就是，维度要降下来，但是数据之间依然要能相互区分。因此，降维就是要删掉大家共有的信息，留下各自独有的信息
cheerss·2023-10-12 21:10

langchain源码阅读系列之Embedding专题

而文本嵌入是一种将文本这种离散数据映射到连续向量空间的方法，嵌入技术可以将高维的离散数据降维到低维的连续空间中，并保留数据之
骑猪兜风233·2023-10-09 01:37

数据降维（PCA算法在数据降维中的应用）

维度灾难在实际问题中，我们常常会遇到采集到的数据特征数量过多的情况，甚至有时会出现训练集容量比特征数量还少的极端情况（在图片处理领域尤其常见），然而事实上，并不是采集到的每一个特征都对模型有训练意义。维度的增加会导致相当棘手的情况出现，这通常会带来训练数据在高维空间的稀疏性质，为了获得在统计学上正确并且有可靠的结果，用来支撑这一结果所需要的数据量通常随着维数的提高而呈指数级增长。此外，维度的增加会
薛定谔的猫王·2023-10-08 19:57

PCA和SVD数据降维

PCA（PrincipalComponentAnalysis）是一种常见的数据分析方式，常用于高维数据的降维，可用于提取数据的主要特征分量。最大可分性基向量乘原始矩阵会将矩阵映射到这个基向量空间中，如果基的数量少于向量本身的维数，则可以达到降维的效果。如何选取基？希望投影后的投影值尽可能分散，因为如果重叠就会有样本消失。当然这个也可以从熵的角度进行理解，熵越大所含信息越多。数据的分散程度可以用方差
accosmos·2023-10-08 19:25
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