数据降维-minis

同济子豪兄-机器学习基础

监督学习（有标签）分类问题回归问题无监督学习（无标签）聚类问题降维问题（把高维的数据降维到二维三维使人便于理解）学习中断，暂时不是很需要这些知识。以后用到再去学习。
只会写bug的菜鸡·2022-12-16 15:42

无监督学习(2) 数据降维简述与Python实现

为什么要数据降维大数据时代面临的最大问题是"维度灾难"，度量上的不平衡和高维空间的学习复杂度都让机器学习算法在高维数据上很多时候行不通。而且，如果数据超过三维，它们也很难被可视化。
Hαlcyon·2022-12-16 00:25

使用t-SNE算法进行可视化

t-SNE全称如下t-DistributedStochasticNeighborEmdedding是一种非线性的降维算法，常用于将数据降维到二维或者三维空间进行可视化，来观察数据的结构。
生信修炼手册·2022-12-14 19:36

测试集数据语义特征t_SNE降维可视化

因此本文将在训练好模型的基础上，在测试集进行数据降维可视化，观察模型将不同数据划分到什么位置，有助于我们理解模型在面对图像是进行了怎样的判断。来源：同济子豪兄本文在
嗨，紫玉灵神熊·2022-12-14 19:34

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
醒戏·2022-12-13 20:55

python pca降维_哈工大硕士实现了 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
weixin_39714383·2022-12-13 20:21

数据分析-降维-PCA-LDA-LLE

目录前言矩阵分解法主成分分析（PCA）核PCA非负矩阵分解（NMF）FactorAnalysis独立主成分分析（ICA）判别分析法（LDA）基于流形学习的数据降维方法LLEMDSMDS实现t-SNE前言降维指采用某种映射方法
ITLiu_JH·2022-12-13 20:45

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
程序员大咖·2022-12-13 20:42

Scikit-learn的六大功能

Scikit-learn的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。接下来通过一些例子来解释六类功能的主要作用。
暴走小何·2022-12-13 14:07

【高维数据降维】线性判别分析LDA

高维数据降维之线性判别分析LDA高维数据降维是指采用某种映射方法，降低随机变量的数量，例如将数据点从高维空间映射到低维空间中，从而实现维度减少。
梦什·2022-12-13 10:37

主成分分析PCA与鲁棒主成分分析RPCA

一、主成分分析使用最广泛的数据降维算法，可用于高维数据处理，分析，压缩等。降维：将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而达到提升数据处理速度的目的。
知知知_了·2022-12-13 09:26

PCA分析——数据降维的思路方法(附实操代码)

PCA分析（PrincipalComponentAnalysis）是一重数据降维的分析方式，它可以将复杂的数据通过数学运算变得更加简单。
花生学生信·2022-12-12 22:25

一个PCA加速技巧

code%EVD-PCA数据降维%input:D×Noutput:K×Nfunction[Z,K]=EVD_PCA(X,K,weight)fprintf('RunningEVD-PCAdimensionalityreduction
u小鬼·2022-12-12 20:46

数据降维：主成分分析法（PCA）

手执烟火以谋生，心怀诗意以谋爱目录1.原理介绍2.步骤详解2.1获取数据2.2数据中心化（标准化）2.3求协方差矩阵2.4计算协方差矩阵的特征值和特征向量2.5确定主成分个数2.6计算主成分3.案例分析3.1题目简介3.2读取数据3.3中心化数据3.4求协方差矩阵3.5计算特征值3.6计算特征值对应的特征向量3.7确定主成分个数并计算主成分矩阵3.8计算主成分（降维后数据）4.完整代码（Java）
离陌lm·2022-12-12 16:23

数据降维：主成分分析算法（PCA）

数据降维概念数据降维是在数据挖掘和信号处理任务中，对输入数据进行预处理的常用手段，其目的在于从高维的输入数据中找出能够代表数据特性、能够有利于分类的低维特征。
YysJyj·2022-12-12 16:51

每天五分钟机器学习：经典的降维算法——主成分分析法PCA

将二维数据降维到一维，关键就是找到一个方向向量，然后把所有的数据都投射到该向量上，那么什么样的方向向量最好呢？
幻风_huanfeng·2022-12-12 16:46

高维数据PCA降维可视化(KNN分类)

数据做好类别分类后，通过二维图或者三维图进行可视化，对于高维数据可以通过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。
Klein-·2022-12-12 15:05

Lesson 10 : 主成分分析和因子分析

PCA（数据降维），EFA（发现潜在结构）一、主成分分析查看数据是否完整library(psych)complete.cases(USJudgeRatings)Step1、判断主成分个数:碎石图library
自律的萱小主·2022-12-12 12:55

PCA人脸识别个人理解及步骤

PCA人脸识别个人理解及步骤前言PCA，即主成分分析，是一种数据降维的方法，也是一种古老而经典的人脸识别的算法。理解PCA算法的原理和步骤，对我们的思维启发还是很有帮助的。
_Daibingh_·2022-12-12 10:18

PCA原理及OpenCV实现

通过数据降维可以实现数据的压缩，同时方便数据分析和提高算法的处理速度。PCA的原理就是通过正交变换，最大化样本协方差阵的对角元素，最小化非对角元素。但是PCA应用本身是基于一定
不吃鸳鸯锅·2022-12-11 23:12

sklearn的系统学习——PCA降维（案例及完整python代码）

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。下文将列出三个案例，分别是人脸识别、降噪和处理手写数据集。
weiAweiww·2022-12-11 15:00

数据挖掘实战（1）——手写数字识别

文章目录1导包2数据准备3数据规范化4划分数据集5训练5查看结果6数据降维并画出决策边界7混淆矩阵8学习曲线9验证曲线1导包importtimeimportpickleimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromcollectionsimportCounterfromsklearn.datasetsimportloa
热爱旅行的小李同学·2022-12-11 12:57

python降维方法_python大战机器学习——数据降维

注：因为公式敲起来太麻烦，因此本文中的公式没有呈现出来，想要知道具体的计算公式，请参考原书中内容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1、主成分分析(PCA)将n维样本X通过投影矩阵W，转换为K维矩阵Z输入：样本集D，低维空间d输出：投影矩阵W算法步骤：1)对所有样本进行中心化操作2)计算样本的协方差矩阵3)对协方差矩阵做特征值分解4)取最大的d个特征值对应的特征向
weixin_39528697·2022-12-11 11:35

PCA数据降维、数据重建计算步骤

-1*M得到去均值的数据N*M二、计算N*M矩阵的特征协方差矩阵M*M三、计算协方差矩阵的特征值M*1与特征向量M*M四、对特征值按从大到小排序，选择前D个特征值对应的特征向量组成主成分向量D*M五、数据降维用输入数据
_阿尔伯特·2022-12-11 01:16

主成分分析（principal component analysis, PCA）公式

主成分分析（principalcomponentanalysis,PCA）公式主成分分析摘要什么是主成分求解PCA的公式数学证明程序验证参考文献主成分分析摘要主成分分析作为一种常见的数据降维（dimensionreduction
kdaHugh·2022-12-10 18:51

主成分分析和协方差矩阵

文章目录前言理论分析(一).构建线性空间(二).实现最近重构性(三).实现最大可分性(四).最大化协方差矩阵(五).Numpy库实现主成分分析前言本文主要介绍机器学习中的无监督学习数据降维方法：主成分分析法
Sun-sky·2022-12-10 18:21

机器学习算法基础 2

数据降维特征选择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，毕竟我们只选择了其中的一部分特征。
eddiechen10081·2022-12-09 13:37

LDA判别分析和PCA主成分分析之数据降维

原理：线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA）是一种经典的监督学习的数据降维方法，也叫做Fisher线性判别（FisherLinearDiscriminant，FLD
韩立 •·2022-12-09 02:37

主成分分析 PCA 线性判别分类LDA

降维是将高维度的数据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的目的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
k+·2022-12-09 02:36

数据降维——主成分分析PCA

一：预备知识向量向量的内积与投影：两个向量A,B内积的计算公式为：A▪B=∣A∣∣B∣cos(α)A▪B=|A||B|cos(α)A▪B=∣A∣∣B∣cos(α)1）向量内积的几何解释就是：向量A在向量B上的投影长度（∣A∣cos(α)|A|cos(α)∣A∣cos(α)）乘以向量B的模特别的，如果一个向量如a是某个坐标轴的单位向量，那么两个向量的内积a▪ba▪ba▪b就是向量在此坐标轴上的坐标值
qq_16608563·2022-12-09 02:05

数据降维方法（主成分分析PCA、线性判别分析LDA）

数据降维1、特征变换1.1、特征提取2、维数缩减2.1、维度灾难2.2、维度缩减2.3、线性降维法2.3.1、主成分分析(PCA)2.3.1.1、数学分析2.3.1.2、算法步骤2.3.1.3、可区分性
北山杉林·2022-12-09 02:32

主成分分析/因子分析与线性映射

数据降维，包括主成分分析PCA和因子分析FA，都离不开特征值和特征向量。今天先不细说特征值和特征向量，先说一说理解数据降维的一个关键概念，线性映射。
北理工附中J·2022-12-08 12:42

通俗地讲讲数据降维的原理

什么是数据降维？关于这个问题，很多专家的说法都非常学术，估计很多普通人听不懂。所以，这里用通俗的语言解释一下，希望有助于更多的入门新人理解。
北理工附中J·2022-12-08 12:11

【14】 数学建模 | 主成分分析 | 数据降维后聚类、回归

一、主成分分析的原理这篇文章将对主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)进行复盘，主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息。一般来说，当研究的问题涉及到多变量且变量之间存在很强的相关性时，我们可考虑使用主成分分析的方法来对数据进行简化二、问题的提出在实际问题研究
Cohen_ina·2022-12-08 09:47

机器学习入门之PCA与ICA

PrincipalComponentAnalysis)算法流程独立成分分析ICA问题引入算法基于最大似然估计ICA的经典假设与不确定性经典假设不确定性ICA无法确定的因素小结本文为吴恩达机器学习课程的笔记系列第六篇，主要关于数据降维时常用的算法
小菜羊~·2022-12-08 01:30

matlab高维数据降维方法,数据分析：常用的降维方法

主成分分析主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。在统计学中，主成分分析是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数
孔小哥·2022-12-07 18:28

matlab简单实验之二维数据降维

实验目的1.通过实验操作进一步掌握主成分分析算法；2.掌握协方差矩阵及其计算；3.学会Matlab进行模式识别算法编写。实验原理1.随机生成一组类似于椭圆形2维数据（或使用课程资料中的pcaData.txt数据）pcaData.txt下载链接提取码：ayfm。并显示；其数据其实是一个2*45的矩阵。在二维坐标里显示是近似以个三点椭圆形。2.PCA算法实现；计算出特征向量，并在原数据中标出方向；3.
云507·2022-12-07 18:58

【老生谈算法】matlab实现数据降维PCA算法源码——PCA算法

matlab实现数据降维PCA算法源码1、文档下载：本算法已经整理成文档如下，有需要的朋友可以点击进行下载序号文档（点击下载）本项目文档【老生谈算法】matlab实现数据降维PCA算法源码.docx2、
阿里matlab建模师·2022-12-07 18:53

【20211208】【Matlab】使用Matlab中的pca函数实现数据降维，并将数据可视化

1.pca函数使用方法[coeff,score]=pca(data);（1）输入参数data：待降维的数据集（2）输出参数coeff：主成分分量，即样本协方差矩阵的特征向量；score：主成分，即样本在低维空间的投影，也就是降维后的数据。注意：score的维度和原始样本data的维度一致，如果想要降到k维，只需选取score的前k列即可~%%clear;clc;closeall;warningof
Satisfying·2022-12-07 18:21

PCA降维—原理简述及代码实现

PCA降维—知识点简述及代码实现应用数据降维的目的特征值分析PCA的工作原理代码实现应用数据PCA降维适用于特征属性为连续数值型数据，目标变量为标称型数据的数据集，例如下面的西瓜数据集：密度含糖量是否好瓜
迦零·2022-12-07 12:05

吴恩达机器学习笔记 —— 15 降维

比如把二维数据降维到一维：或者数据从三维降维到2维。降维的另一个作用就是进行可视化，比如我们的数据有很多维度，如果想要在图形上展示各个数据，分析其关系是很难的。那么就可以把数据降维到二维：
xing halo·2022-12-06 12:01

吴恩达机器学习笔记（十三）——降维

1.降维应用：数据压缩降维首先是可以用于数据压缩的，例如将2维数据降维成一维数据，就可以将存储量减小一半，如下图所示：又如下面从三维降至二维的数据所示：2.降维应用：可视化降维还可以将原本无法可视化的数据通过降维从而进行可视化
XHHP·2022-12-06 12:29

吴恩达机器学习 笔记九 PCA降维

1.数据降维  数据降维的动力主要来自数据压缩和数据可视化。下图中的数据虽然是在一个三维空间里，但是用一个二维的平面基本上就是可以描述出来的，所以我们可以把数据降到二维。
qsdzxp·2022-12-06 12:24

每天五分钟机器学习：降维算法的另外一种应用——数据的可视化

比如使用降维技术将数据降到三维或者两维，这样就可以进行数据的可视化操作降维一般来说我们人类能够想象到的就是三维，但是数据集的特征一般远远超过三个，所以原始数据进行可视化是很难得，为了变得容易，我们可以将数据进行降维操作，将数据降维到
幻风_huanfeng·2022-12-06 06:27

模式识别和机器学习实战-降维算法（PCA）- Python实现 - 半导体数据进行降维处理和人脸检测

文章目录前言一、降维算法1.算法介绍2.主成分分析PCA3.在Numpy中实现PCA二、利用PCA对半导体制造数据降维三、实战四、代码1.主成分分析PCA2.对半导体数据进行降维处理3.人脸检测算法前言降维是指采用某种映射方法
能智工人_Leo·2022-12-06 01:44

随机森林matlab降维,讨论记录｜用随机森林对生存数据降维，筛选signature

昨晚，小伙伴收到了大鱼海棠为我们带来的FigureYa182RFSurv，使用随机森林对生存数据降维，根据变量重要性排序并筛选基因组成prognosticsignature。
weixin_39532754·2022-12-05 18:06

PCA 降维 + 基于轮廓系数确定K-Means最优簇数

第一步将数据降维3维pca=PCA(n_components=3)pca_weight_vec=pca.fit_transform(weight_vec)pca_weight_vec[0:5]第二步基于轮廓系数的最优簇数
yangwangzai·2022-12-05 12:32

详解主成分分析PCA

主成分分析（Principalcomponentsanalysis），简称PCA，是最主要的数据降维方法之一。本文从PCA的思想开始，一步一步推导PCA。
霞客环肥·2022-12-05 08:53

机器学习數據降維之主成分分析(PCA)

文章目录前言数据降维是什么？
名难取aaa·2022-12-05 07:31

tensorboard 数据降维分布图_TSNE如何画出多维数据分布图

论文中一般都会有数据分布的图，很直观的可以看出迁移过程中分类面的改变。那么这种图是怎么画的呢？很容易想到就是降维(PCA等)了。这里使用更高效的T-SNE流行学习法。如果你想深究，可以看看这个博主的教程写得非常详细，还有其他降维方法。如果你想学我这样大概了解一下就行了，那就可以跳过。怎么才能简单画出二维分布图呢？(三维一样的道理，不过稍微复杂点)我这里以pytorch自带的MNIST和SVHN数据
宇哥讲电影·2022-12-04 21:09
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