数据降维-minis 第5页

利用Matlab中的pca函数进行数据降维

前言Matlab中关于pca函数的说明写得并不直观，很多人最直接的目的只是想得到pca降维后的结果，但是根据官方解释文档，很难一下看出哪个输出参数才是最终降维后的特征。因此，本文记录如何使用Matlab中自带的pca函数对数据进行降维。PS.本文并不详解pca的原理，仅仅记录如何使用Matlab中的pca函数。使用[coeff,score]=pca(X)输入参数：X是nxd的样本矩阵，其中n表示样

姚远_HIT·2023-04-07 06:10

【信用评分预测模型（三）】PCA主成成分分析

步骤1.标准化2.VIF多重共线性检验（1）缺失值处理，VIF检验3.模型训练4.方差百分比与累计方差贡献总结前言主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis），简称PCA，是一种数据降维技术

Christ1018·2023-04-06 18:44

Deep Learning学习笔记之无监督学习

无监督学习无监督深度学习深度学习的分类无监督学习的分类无监督特征学习聚类问题K-MeansHAC,HierarchicalAgglomerativeClustering数据降维PCANon-NegativeMatrixFactorization-NMF

胖虎干嘛了·2023-04-06 12:06

使用SnapATAC分析单细胞ATAC-seq数据（一）: SnapATAC简介与安装

SnapATAC(SingleNucleusAnalysisPipelineforATAC-seq)是一个能够快速、准确和全面分析单细胞ATAC-seq数据的R包，它可以对单细胞ATAC-seq数据进行常规的数据降维

Davey1220·2023-04-05 10:37

pca主成分分析结果解释_【PCA】主成分分析介绍

通常可以使用数据降维的方法处理数据，然后再进行下一步。主成分分析（PCA）就是一个常用的降维方法。

weixin_39846364·2023-04-05 04:22

五、线性判别分析 LDA

线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）是一种经典的有监督数据降维方法，同时也经常被用来对数据进行降维。

cute_Lily·2023-04-05 04:00

PCA主成分分析法原理

v=G2NRnh7W4NQPCA算法，一个非常经典的数据降维算法，其思想是将高维数据投影至低维空间，并尽可能的不重复，尽量分散。

m0_67283465·2023-04-04 13:43

机器学习 - SVD分解算法的物理意义

奇异值分解算法是一种在机器学习中经常使用到的一个算法，SVD主要用于数据压缩和数据降维，在图像压缩、推荐系统有着极其重要的作用，本文将着重理解SVD分解算法的物理意义以及我们将用Python代码将这个过程可视化

L_1900·2023-04-02 08:37

推荐系统（四）：基于稀疏自编码的推荐方法

其根本是一种数据降维的方法。大型推荐系

fromeast·2023-04-01 14:34

numpy实战，PCA降维（特征值分解方法，不讲奇异值分解SVD）

PCA（PrincipleComponentAnalysis）即主成分分析，不仅可对高维数据降维，更重要的是经过降维，去除了噪声，从而发现数据中的一些固有的模式。PCA把原先的N个特征数用数目更少的M

daoboker·2023-04-01 02:25

第十章.主成分分析PCA(Principal Component Analysis)

第十章.主成分分析(PCA)10.1主成分分析1.主成分分析的作用：降维1).数据压缩2D-1D2).数据压缩3D-2D3).数据可视化多特征的数据将多特征的数据降维为2维数据（不是挑选两个特征）用平面坐标系表示出来

七巷少年^ω^·2023-03-31 04:40

04-数据降维之特征选择

"""降维：特征的数量注意：之前说的维度是数组的维度，和这里的维度不一样为什么要降维：去掉无用的特征，减少特征数量特征选择的原因：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影响降维的方式：特征选择：中特征中选出部分特征当作最后的特征作为机器学习的输入数据API：sklearn.feature_selection.VarianceThreshold主要方法：Filter（过

jxvl假装·2023-03-26 20:32

在线作图丨数据降维方法⑤——t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)

Question1：什么是t-SNE？t-DistributedStochasticNeighborEmbedding(t-SNE)是一种非线性降维技术，特别适用于高维数据集的可视化。它广泛应用于图像处理、NLP、基因组数据和语音处理。t-SNE工作原理如下：算法首先计算点在高维空间中的相似概率，然后计算相应低维空间中点的相似概率。点的相似性计算为条件概率，如果在以A为中心的高斯（正态分布）下按其

维凡生物·2023-03-22 13:40

七、降维

部分特征对预测结果有影响主要方法：1、Filter过滤式(VarianceThreshold)方差大小，考虑所有样本这个特征的数据情况2、Embedded嵌入式（正则化，决策树）3、Wrapper（包裹式）4、神经网络1数据降维之特征选择

一闪一闪亮日日日日日日·2023-03-16 15:27

卷积神经网络的可视化

t-SNE（数据降维）可视化技术（给她一个高维数据，根据数据的结构和关系自动进行内聚）ConvNets逐渐的将不同的图片分类，我们可以将不同的图片嵌入到二维的空间，这样相似的图片就会在一起.有很多嵌入的方法

美麗突然發生·2023-03-12 07:58

PCA(主成分分析)原理详解

PCA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。

迷雾总会解·2023-03-11 18:34

主成分分析PCA原理以及代码实现

主成分分析数据降维问题基变换基基变换矩阵表示协方差矩阵及优化目标方差协方差协方差矩阵协方差矩阵对角化PCA算法实例代码实现总结PCA（PrincipalComponentAnalysis）是一种常用的数据分析方法

呆小呆_·2023-03-11 18:03

主成分分析（PCA）原理与实现

主成分分析（PCA）是最重要的数据降维的方法之一。针对高维数据的处理时，往往会因为数据的高维度产生大量的计算消耗，为了提高效率，一般最先想到的方法就是对数据降维。

guoziqing506·2023-03-11 18:32

线性降维：主成分分析PCA原理分析与仿真验证

数据降维是解决维度灾难的一种有效方法，之所以对数据进行降维是因为：在原始的高维空间中，包含有冗余信息以及噪音信息，在实际应用例如图像识别中造成了误差，降低

Anusat·2023-03-11 18:32

机器学习保研复习

PCA：主成分分析（无监督）PCA（PrincipalComponentAnalysis）是一种常用的数据降维技术，用于将多维数据集投影到低维空间中，同时保留数据的重要信息。

miss9785·2023-03-10 07:15

Excel数据清洗

一、数据降维-二维表转一维表方法一：数据透视表法此方法仅适用于单行，单列的交叉二维表1.Alt+D+P，打开数据透视表和数据透视图向导2.请指定待分析数据的数据源类型，选择多重合并计算数据区域；.所需创建的报表类型

知识工作者·2023-03-10 05:19

数据预处理之归一化，标准化，数据降维之特征选择

归一化以上为归一化的原理接下来将展示出归一化的代码fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalermm=MinMaxScaler()data=mm.fit_transform([[90,2,10,40],[60,4,15,40],[75,3,13,46]])data打印结果为：如果将上述代码的**mm=MinMaxScaler()**改为mm=MinMaxSc

Thefan1·2023-03-01 07:13

机器学习：基于主成分分析（PCA）对数据降维

机器学习：基于主成分分析（PCA）对数据降维作者：AOAIYI作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：AOAIYI首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+关注哦！

AOAIYII·2023-02-26 07:26

python机器学习库

库名功能scikit-learn支持分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理，提供了一些机器学习方法的接口tensorflow以数据流图为基础，由谷歌人工智能团队开发和维护、免费且开源的机器学习计算框架

程非池的小软·2023-02-19 08:28

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·2023-02-17 07:49

使用OpenCV求解物体（轮廓）的旋转角度的案例

PCA是机器学习里面进行数据降维的常用方法之一。假设你有一组2D点，如上图所示。每个

thequitesunshine007·2023-02-06 21:20

R语言如何绘制PCA图（四）

主成分分析法，也被称为主分量分析法，是很常用的一种数据降维方法。主成分分析法采用一个线性变换将数据变换到一个新的坐标系统，使得任何数据点投影到第一个

心有灵犀啦·2023-02-06 07:50

Auto-encoder和Variational auto-encoder（自编码器和变分自编码器）

Auto-encoder属于UnsupervisedLearning问题经常用于数据集预处理进行数据降维或者特征的提取某些数据集使用时需要变为计算机能够更好处理的形式，需要先进行预处理，我们希望预处理后的数据能够最大保留原数据集信息

歌者And贰向箔·2023-02-06 00:39

主成分分析（PCA）

统计学方法上一篇主目录下一篇文章结构1主成分分析（PCA）简介2PCA与图像处理的关系3数据降维4数据中心化5PCA的推导过程6PCA实例7PCA的作用【前言】在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测

ShaneHolmes·2023-02-05 15:03

卷积神经网络 CNN 简述

文章目录所解决的问题需要处理的数据量太大很难保留图像特征基本原理卷积层——提取图像特征池化层——数据降维（避免过拟合）全连接层——输出结果实际应用图像分类、检索目标检测图像分割自然语言处理参考资料所解决的问题在卷积神经网络

油条生煎·2023-02-05 13:46

PCA

PCA是一种无参数的数据降维方法。首先看如下一张图屏幕快照2018-03-11下午4.55.51.png这是一组二位数据图，这些数据形成一个椭圆形状的点阵，那么这个椭圆有一个长轴和一个短轴。

carolwhite·2023-02-05 11:27

SVM模型实现人脸识别

SVM模型实现人脸识别SVM训练过程【fetch_lfw_people】数据集加载查看数据属性数据降维交叉验证获取最优参数划分数据集并进行模型训练模型预测可视化模型存储与加载附完整代码SVM训练过程本文通过

IDONTCARE8·2023-02-04 08:10

Python数模笔记-Sklearn（3）主成分分析

主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis，PCA）是一种数据降维技术，通过正交变换将一组相关性高的变量转换为较少的彼此独立、互不相关的变量，从而减少数据的维数。

分发吧·2023-02-03 20:54

Python数据预处理

Python数据预处理技术与实践1.概述数据预处理：数据清理数据集成数据规约数据变换（按照预先设计好的规则对抽取的数据进行转换，如把数据压缩到0.0～1.0区间）数据降维原始数据存在数据不完整、数据偏态

怎么会这么难·2023-02-01 10:24

ML--数据预处理，降维，特征提取及聚类

ML–数据预处理，降维，特征提取及聚类主要涉及的知识点有：几种常见的数据预处理工具PCA主成分分析用于数据降维PCA主成分分析和NMF非负矩阵分解用于特征提取几种常用的聚类算法一.数据预处理1.使用StandardScaler

weixin_30496431·2023-01-31 14:06

数学建模数据分析常见套路模板

数据分析题归纳模型总结1数据预处理1.1数据丢失1.2数据异常点1.2.1数据异常的依据2数据降维2.1主成分分析_复杂型2.1主成分分析_简单型2.2K-means聚类分析_复杂型2.2K-means

Philo`·2023-01-31 05:08

线性判别准则(LDA)与线性分类算法(SVM))

数据集进行可视化分类月亮数据集1.线性SVM2.多项式核3.高斯核六、总计七、参考一、线性判别分析简介线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA）是一种经典的有监督数据降维

Tarbet·2023-01-30 11:33

机器学习----数据准备&特征工程（2）

一、数据降维原理，就是采用映射的方法，把高维准换成低维的降维可能准确度会下降，但是避免了过拟合的现象可以增加样本个数常用的降维的方法1.1PCA解释及计算步骤通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中表示

sakura小樱·2023-01-29 16:46

CannyLab/tsne-cuda with cuda-10.0

t-SNE-CUDABarnes-Hutt-SNEhttps://github.com/CannyLab/tsne-cuda/projects做数据降维时常用到，但计算较慢，所以可用cuda加速用源码编译时

weixin_34396103·2023-01-29 10:57

数据预处理-数据降维

《Python数据分析与数据化运营第2版》读书笔记一、是否需要降维的判断依据数据维度：如果数据维度很高，或者数据维度不高但是存在共线性等情况，则可以考虑降维；对模型的计算效率与建模时效性有要求：如果对时效性要求很高，降维能够显著提升时效性，考虑降维；是否要保留完整数据特征：如果需要保留完整的数据特征，降维会有信息损失，不考虑降维二、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

神威光·2023-01-29 04:11

利用ReliefF算法对回归特征变量做特征重要性排序，实现特征选择

通过重要性排序图，选择重要的特征变量，以期实现数据降维的目的。程序直接替换数据就可以用，程序内有注释，方便学习和使用。程序语言为matlab。ID:5930681917364218

「已注销」·2023-01-28 15:06

《现代推荐算法》矩阵分解系列（SVD，FunkSVD，BiasSVD）原理

伊凡vnir·2023-01-28 10:11

图文并茂的PCA教程（Principal Component Analysis，即主成分分析）

PCA——主成分分析PCA全称PrincipalComponentAnalysis，即主成分分析，是一种常用的数据降维方法。

土戈·2023-01-24 11:46

ML Note 3.4 - 数据降维算法 PCA / t-SNE

文章目录维数灾难的提出背景维数灾难的内涵数据稀疏性距离聚集性数据降维PrincipalComponentsAnalysis最大方差思想最小均方误差思想使用SVD处理高维数据相关系数矩阵结果分析贡献率被提取率

LutingWang·2023-01-22 12:57

sklearn实现lda模型_运用sklearn进行线性判别分析(LDA)代码实现

基于sklearn的线性判别分析(LDA)代码实现一、前言及回顾本文记录使用sklearn库实现有监督的数据降维技术——线性判别分析(LDA)。

25choose·2023-01-22 11:22

PCA原理学习及实战应用

属于数据降维的方法中的

胖胖的飞象·2023-01-20 05:00

3.5 特征提取和降维

特征提取用于提升模型的表示能力数据降维主要是在不减少模型准确率的情况下减少数据的特征数量1.主成分分析（PCA）在多元统计分析中，主成分分析是一种分析、简化数据及、提取主要成分的技术。

大桃子技术·2023-01-20 05:59

PCA和LDA进行数据降维

DimensionalityReductionPCA和LDA进行数据降维使用PCA对数据进行降维，我们使用两种方式：直接按数学推导的方式实现PCA使用sklearn实现PCA利用降维后的特征进行逻辑回归分类代码使用

AI_Younger_Man·2023-01-20 05:28

机器学习（8）——特征工程（2）

而特征提取和降维，则是对原始数据特征进行相应的数据变换，并且通常会选择比原始特征数量少的特征，同时达到数据降维的

WHJ226·2023-01-20 05:54

模糊粗糙集及数据降维

目录经典集合定义子集运算并集交集补集模糊集理论定义运算模糊交集模糊并集模糊补集模糊关系及合成近似推理.去模糊化模糊-粗糙集理论模糊等价类模糊粗糙集模糊粗糙集数据降维模糊粗糙集快速约简经典集合定义当前有n

不见辰兮·2023-01-20 01:01

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