数据降维-minis 第8页

t-SNE算法

t-SNE是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据降维到2维或者3维，进行可视化。在实际应用中，t-SNE很少用于降维，主要用于可视化，可能的原因有以下几方面：当我们发现数据需要降维时，一

IvyYin·2022-12-04 21:38

详解 sklearn 中 TSNE可视化

详解sklearn中TSNE可视化数据降维与可视化——t-SNETSNE的参数函数参数表：返回对象的属性表：优化t-SNEBarnes-Hutt-SNE实例HelloWorldS曲线的降维与可视化手写数字的降维可视化数据降维与可视化

Avery123123·2022-12-04 21:37

基于神经网络进行数据降维

基于神经网络进行数据降维前言一：自编码器介绍二：常见神经网络简介三：基于BPNN的自编码降维实验四：基于CNN的自编码降维实验五：总结前言机器学习方法降维可以说非常多了，无论是线性还是非线性，而且各有各的优势存在

月~时光之笛·2022-12-04 17:29

机器学习之特征工程

个人理解，真正意义上的特征工程还是数据降维和数据升维的过程。而前期对数据的处理过程：需要哪些数据？数据如何存储？数据如何清洗？将这三步归纳到数据准备的过程。1、需要哪些数据？

奔跑的大西吉·2022-12-04 12:34

pytorch——实现自编码器和变分自编码器

文章目录数据降维主成分分析（PCA）自编码器（AE）变分自编码器（VAE）pytorch实现AE实现自编码器网络结构实现AE对MNIST数据集的处理VAE实现变分自编码器网络结构实现VAE对MNIST数据集的处理本文只设计简单的介绍和

Mr. Wanderer·2022-12-04 02:59

sklearn学习06——PCA

hitsugaya837·2022-12-03 20:38

Python 11种数据降维算法快速实现，手把手教学

文章目录环境要求有哪些降维算法LDAMDS听说点进蝈仔帖子的都喜欢点赞加关注~~老规矩，地址送上。Github项目地址:https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes项目作者简介Heucoder，目前是哈尔滨工业大学计算机技术在读硕士生，主要活跃于互联网领域，知乎昵称为「超爱学习」，其github主页地址为：https:

易烊千蝈·2022-12-03 06:35

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

小白学视觉·2022-12-03 06:58

【高维数据降维】奇异值分解SVD

高维数据降维之奇异值分解SVD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。

梦什·2022-12-01 11:46

深度学习系列27：VAE生成模型

自编码器的初衷是为了数据降维，假设原始特征x维度过高，那么我们希望通过编码器E将其编码成低维特征向量z=E(x)，编码的原则是尽可能保留原始信息，因此我们再训练一个解码器D，希望能通过z重构原始信息，即

IE06·2022-11-30 13:35

核主元分析 KPCA及matlab代码,主要用于数据降维。

clcclearallcloseall%%载入数据%注意数据样本为行样本属性或者样本参数列！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！%特征参数维度与样本属性维度一致。tztqxk=xlsread('KPCA1.xlsx');[n,p]=size(tztqxk);%n行数p列数data=tztqxk';%样本是行属性是列就要转置%%2、数据标准化处理X0=zscore(data);%单位不统一%%3

洋洋43916303·2022-11-30 00:25

人工智能与算法学习暑期总结

基础知识AI|优化背后的数学基础机器学习中算法与模型的区别基于Python的11种经典数据降维算法快速入门数据结构和算法一文搞懂转置卷积（反卷积）深度学习21张让你代码能力突飞猛进的速查表（神经网络、机器学习

人工智能与算法学习·2022-11-29 19:51

【机器学习入门】(12) 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。

立Sir·2022-11-29 17:28

自编码器AutoEncoder之MNIST数据降维

importtensorflow.compat.v1astfimporttensorflowastf2tf.disable_v2_behavior()importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.keras.datasetsimportmnistfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromma

安達と島村·2022-11-29 09:39

使用KNN根据深度自编码器降维特征识别MNIST数据集手写体数字(pytorch+scikit learn)

目标：实现无监督的数据降维，并根据降维信息实现KNN分类内容：1.自编码器降维自编码器是为使神经网络学习数据原始特征，将高维数据特征用低维数据特征表示，是一种无监督的表征学习方法。

上进的小菜鸟·2022-11-29 09:36

autoencoder自编码器原理以及在mnist数据集上的实现

它实际由一组相对应的神经网络组成（可以是普通的全连接层，或者是卷积层，亦或者是LSTMRNN等等，取决于项目目的），其目的是将输入数据降维成一个低维度的潜在编码，再通过解码器将数据还原出来。

Cy_coding·2022-11-29 09:31

python之PCA主成分分析实现对人脸数据降维

一：总结：（1）PCA用途：PCA是一种非常实用的数据压缩方法，在使用线性回归和神经网络算法之前都可以先使用PCA对特征进行降维（2）PCA代码实现还原维度的方法：降维后的矩阵*他的转置+还原去均值化（进行数据还原时因为之前左过数字归一化操作，因此还需要加回去）（3）原始图像为5000*1024维，对降维到36维后显示前100张图片，每张图大小为32*32；（4将图像降到n维实际就是保留n个主要特

梦醒了※·2022-11-29 08:09

人工智能（降维）——主成分分析（PCA)

目录1知识回顾1.1方差1.2协方差1.3特征向量和特征值2主要成份分析2.1数据降维2.2主成分分析原理2.3算法过程3参数说明3.1sklearn.decomposition.PCA3.2PCA对象的方法

荔枝科研社·2022-11-29 08:09

pca降维python实例_主成分分析PCA数据降维原理及python应用（葡萄酒案例分析）

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，主成分分析PCA就是一种无监督数据压缩技术，广泛应用于特征提取和降维。

weixin_39703926·2022-11-29 01:23

【机器学习算法实现】主成分分析(PCA)——基于python+numpy

blog.csdn.net/u012162613/article/details/421773271、PCA算法介绍主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis），简称PCA，是一种数据降维技术

ChuShengWHU·2022-11-29 01:49

【机器学习】关于t-sne：降维、可视化

因此出现了很多数据降维的手段帮助我们提取特征和可视化数据。

开始奋斗的胖子·2022-11-28 16:11

VAE变分自编码器

1.1数据压缩：数据压缩也可以成为数据降维，一般情况下数据的维度都是高维的，比如手写数字（28*28=784维），如果数据维度的输入，机器的处理量将会很大，而数据

THE#ONE·2022-11-28 13:49

Python线性判别分析（LDA）——数据降维

Python线性判别分析（LDA）——数据降维手动实现LDA读取数据转换标签计算求均值计算类内散布矩阵计算类间散布矩阵求特征值降维使用Sklearn完成LDA附：Pandas文档链接sklearn文档链接手动实现

bats421·2022-11-28 08:33

机器学习—降维算法1LDA线性判别分析(实战)

代码1，一步一步去操作LDA代码2，直接从sklearn调用LDA方法，指定降维原始数据展示结果特征数据降维后展示结果importpandasaspdimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder

qq_44705097·2022-11-28 08:00

基于Tensorflow的MINIST手写体识别

MINIS手写体识别相当于机器学习中的Helloworld，作为深度学习领域的入门任务是初学者的首选。

Emperor10·2022-11-27 13:57

数据分析与机器学习学习笔记--聚类算法

此外，他还能进行数据摘要、数据降维与数据压缩。总之一句

蜡笔小新丶不小心·2022-11-27 08:24

变分自编码器（VAES)

Dimensionalityreduction,PCAandautoencodersDimensionalityreduction我们清楚，数据降维其实都是减少数据的特征数量，如果把encoderencoderencoder

big_matster·2022-11-27 07:47

CycleGAN详解

VAE可以作为一种数据降维的方法，可以尝试做特征解耦，然后做风格图像合成等任务。GAN网络简单高效，通过判别器和生成器的互相“拆台”，共同完成模型训练。

Soheyi·2022-11-27 07:17

【深度学习】torch.nn.Flatten()和torch.flatten()的区别

torch.nn.Flatten和torch.flatten两个函数的区别在深度学习模型训练和测试之前，通常要对tensor数据进行预处理，在处理过程中，涉及到将高纬度数据降维的操作。

自由之翼explore·2022-11-26 17:29

少样本苹果分类机器深度学习

不可穷尽，图像处理步骤：1，数据增强,扩充确认为普通苹果的样本数量2，特征提取,使用VGG16模型提取图像特征3，Kmeans模型尝试普通/其他苹果聚类，查看效果4，Meanshift模型提升模型表现5，数据降维

qq_45860901·2022-11-26 13:37

TSNE—聚类结果可视化

而TSNE提供了一种有效的数据降维模式，是一种非线性降维算法，让我们可以在2维或者3维的空间里展示聚类结果。一、TSNE参数解析 t-SNE是一个可视化高维数据的工具。

哎呦-_-不错·2022-11-26 12:14

数（1）奇异值分解(SVD)原理详解及推导（转）

可以用SVD来证明对任意M*N的矩阵均存在如下分解（这个可以应用在数据降维压缩上！在数据相关性特别大的情况下存储X和Y矩阵比存储A矩阵占用空间更小！）

1candobetter·2022-11-25 21:52

主成分分析与因子分析

为了能够充分有效的利用数据，化繁为简是一项必做的工作，希望将原来繁多的描述变量浓缩成少数几个新指标，同时尽可能多的保存旧变量的信息，这些分析过程被称为数据降维。

感谢地心引力·2022-11-25 14:33

基于主成分分析(PCA)的人脸识别具体实现

主要是通过数据降维的方式：降维主要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，同时可以为我们节省大量的时间和成本。

偷了月亮的猫猫·2022-11-25 13:37

基于主成分分析（PCA）的人脸识别技术

1、实验目的（1）学习主成分分析（PCA）的基础知识；（2）了解PCA在人脸识别与重建方面的应用；（3）认识数据降维操作在数据处理中的重要作用；（4）学习使用MATLAB软件实现PCA算法，进行人脸识别

墨池有雨·2022-11-25 13:36

t-SNE原理与推导

t-SNE作为一种非线性降维算法，常用于流形学习(manifoldlearning)的降维过程中并与LLE进行类比，非常适用于高维数据降维到2维或者3维，便于进行可视化。t-SNE是由SNE(

scott198510·2022-11-24 16:52

tensorboard 数据降维分布图_tensorboard使用详解

一、一个简单例子执行如下代码片段，可在定义的目录中生成日志文件，如下：importtensorflowastf#simpledemo#定义一个计算图，实现两个向量的加法#定义两个输入，a为常量，b为随机值a=tf.constant([10.0,20.0,40.0],name='a')b=tf.Variable(tf.random_uniform([3]),name='b')#从均匀分布中输出随机值

weixin_39653761·2022-11-24 14:28

内部矩阵维度必须一致simulink_深度学习中数据降维方法总结：将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中...

导读文章转载博客园郭耀华'sBlog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

weixin_39656174·2022-11-24 11:26

数据降维：特征值分解和奇异值分解的实战分析

请点击上面公众号，免费订阅。《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode题解，Kaggle实战。期待您的到来！01—回顾这几天推送了关于机器学习数据预处理之降维算法，介绍了通过降维提取数据的主成分的背景，特征值分解法，奇异值分解法的相关原理。现在我们再回顾下这些问题，首先，提取主成分的必要性，从数字信号的角度分析，主成分时

算法channel·2022-11-23 17:35

TSNE数据降维

此外，t-SNE是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据降维到2维或者3维，进行可视化。该算法可以将对于较大相似度的

haoji007·2022-11-23 12:17

降维模型之主成分分析法（PCA）

数据降维的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的目的。

iMoriarty·2022-11-23 10:58

基本图像处理-1（图像直方图与数据降维-主成分分析PCA）

直方图图像的直方图用来表征该图像像素值的分布情况。用一定数目的小区间（bin）来指定表征像素值的范围，每个小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目。该（灰度）图像的直方图可以使用pythonPIL中的hist()函数绘制。hist(im.flatten(),128)flatten()方法将任意数组按照行优先准则转换成一维数组直方图均衡化直方图均衡化是指将一幅图像的灰度直方图变平，使变换后的图像中

jaycain·2022-11-23 06:58

主成分分析(PCA)及其可视化的基础指南

主成分分析（PCA）是一种将数据降维技巧，它将大量相关变量转化成一组很少的不相关变量，这些无相关变量称为主成分。

木舟笔记·2022-11-23 02:13

【数学分析入门】R语言之主成分分析与因子分析的代码实现

降维分析方法主成分分析主成分分析，PrincipalComponentAnalvsis，也简称为PCA，是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关的变量称为主成分。

如果我是温帅帅·2022-11-23 02:39

机器学习(五)：深入浅出PCA降维

二.理论介绍2.1什么是PCAPCA的英文全称是PrincipalComponentAnalysis，即主成分分析，它是一种常用的数据降维方法。

斯曦巍峨·2022-11-22 21:31

降维算法（一）—— PCA算法

数据降维技术就是解决这一问题的技术之一。有效的数据降维技术能够揭示原始数据的内在结构和联系，不仅可以消除数据间的冗余，以简化数据，提高计算效率，还改善数据

time_exceed·2022-11-22 21:58

AE和VAE

主要用于数据去噪、可视化降维（类比PCA可以进行比较）损失函数：自动编码器是数据相关的，自动编码器的过程是有损的，损失函数正是用来衡量由于压缩而损失掉的信息，一般使用L2损失流程：编码器进行数据降维后，

机器学习我来学·2022-11-22 13:09

MNIST数据集的下载

查阅博客发现可能原因是minis

Emily_333·2022-11-22 12:08

Matlab中特征降维主成分分析(PCA)使用方法（整套流程）

1.PCA简介：PCA（PrincipalComponentAnalysis）主成分分析方法是一种常见的数据降维方法。数据维度过高可能会使得模型效果不佳。

Karthus_冲冲冲·2022-11-22 04:27

python数据分析 - 数据降维PCA

python数据分析-数据降维1.PCA最大可分性的思想2.基变换3.方差4.协方差5.协方差矩阵6.协方差矩阵对角化7.PCA算法流程8.PCA实例大概主成分分析（Principalcomponentsanalysis

我老婆周淑怡·2022-11-21 18:15

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