数据降维

线性与非线性数据降维方法汇总（Python代码实现）

评论➕收藏==养成习惯（一键三连）⚡希望大家多多支持~一起加油专栏《FaultDiagnosis》其他专栏：《LeetCode天梯》《NeuralNetwork》《Python》《Algorithm》数据降维方法及
府学路18号车神·2021-11-05 16:26

机器学习-无监督学习-主成分分析(PCA)-数学原理、应用以及Python和R实现

数学原理简要说明基本原理PCA所做的事情实际上是将多维的数据降维到一个更低的维度，但同时保证数据之间尽可能的分开，而衡量这个分散程度的标准就是方差的大小。
精神秃头生信小伙儿·2021-10-05 00:00

正交PCALPP特征提取特征降维

代码实现0.引言1.原理1.1PCA目标函数1.2LPP目标函数1.3CVPCALPP原理2.方案验证3.结论0.引言传统基于主成分分析(Principalcomponentanalysis,PCA)的数据降维方法在提取有效特征信息时只考虑全局结构保持而未考虑样本间的局部近邻结构保持问题
机器猫001·2021-09-16 11:05

正交kpcaklpp特征提取特征降维

1.1KPCA目标函数1.2KLPP目标函数1.3CVKPCAKLPP原理2.方案验证3.结论0.引言传统基于核主成分分析(Kernelprincipalcomponentanalysis,KPCA)的数据降维方法在提取有效特征信息时只考虑全局结构保持而未考虑样本间的局部近邻结构保持问题
机器猫001·2021-09-16 10:36

一文带你了解CNN(卷积神经网络)

二、CNN网络的结构2.1卷积层-提取特征卷积运算权重共享稀疏连接总结：标准的卷积操作卷积的意义1x1卷积的重大意义2.2激活函数2.3池化层(下采样)-数据降维，避免过拟合2.4全连接层-分类，输出结果三
·2021-09-02 18:53

Python机器学习入门(三)之Python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
·2021-08-27 17:19

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
小白学视觉·2021-07-15 10:00

Python代码实现-主成分分析（PCA）降维及故障诊断中的T2和SPE统计量Matplotlib出图|Python技能树征题

PCA降维代码及T2和SPE统计量Matplotlib出图PCA降维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。
府学路18号车神·2021-07-02 12:56

从Word2vec可视化算法t-SNE谈起

刚好最近经常看一些word2vec的文章，在最后往往看到作者说用t-SNE可视化结果，也即把高维度的数据降维并可视化。
老周算法·2021-06-27 13:26

十.主成分分析（PCA）

主成分分析是一个应用广泛的无监督方法，适用于数据可视化、噪音过滤、特征抽取和特征工程领域，主要用于数据降维。和之前的有监督学习中用x值预测y值不同，无监督学习希望探索x值和y值之间的相关性。
愿风去了·2021-06-27 03:12

day15-数据降维

在高维情况下出现的数据样本稀疏、距离计算苦难等问题，是所有机器学习方法共同面临的严重障碍，被称为“维数灾难”。缓解维数灾难的一个重要途径就是降维。降维目的：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，降低了准确率；通过降维，我们希望减少冗余信息所造成的误差，提高识别（或其他应用）的精度。又或者通过降维算法来寻求数据内部的本质结构特征。降维：通过某种数学变
deeann1993·2021-06-26 20:27

主成分分析(PCA)原理及R语言实现及分析实例

p=8491主成分分析（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，这些无关变量称为主成分。
tecdat拓端·2021-06-24 08:12

面向机器学习的特征工程 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
布客飞龙·2021-06-22 16:33

数据科学（机器学习： sklearn手写数字识别）

是机器学习领域的python模块，sklearn包含了很多机器学习的方式Classification分类Regression回归Clustering非监督分类Dimensionalityreduction数据降维
GHope·2021-06-21 14:36

Linear Autoencoder or PCA

1.数据降维考虑数据x1=[90,120,110,145]、x2=[93,105,98,130]、x3=[86,110,88,120]是三个学生的成绩。
看风景的人_21744·2021-06-06 16:01

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。1.0PCA的最大可分性的思想对于,。
霞客环肥·2021-06-05 02:14

吴恩达机器学习-9-降维PCA

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter吴恩达机器学习-9-降维PCA在本文中主要介绍的是数据降维相关的内容，重点讲解了PCA算法为何实施降维数据压缩数据可视化PCA算法PCA和线性回归算法的区别
尤尔小屋的猫·2021-05-22 09:34

回归预测 | MATLAB实现PCR(主成分回归)多输入单输出

回归预测|MATLAB实现PCR(主成分回归)多输入单输出（PCARegression）MATLAB实现数据降维的PCA(主成分分析)函数有pca和pcacov两个。
机器学习之心·2021-05-18 22:18

利用奇异值分解SVD给大数据降维

大数据的理解大数据定义数据被定义为过于巨大的数据集合，以至于变得难以使用传统技术来处理。大数据的大体现在三个方面：样例比较大比如统计了10人的样本数据，比如有100万个图像数据。时间维度大就是可能我们采集的样本很少，但是每个样本所采集的时间非常就，从时间这个维度看，数据量也是巨大的。数据维度大就是一个应用跟踪了样例的多个方面。高纬度数据就是提供了许多特征（变量），经常事数以百计或千计的。这可能转变
崔吉龙·2021-05-17 13:26

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。
youcans·2021-05-11 17:19

【人脸识别】基于PCA+LDA实现人脸识别matlab 源码

一、简介1PCA1.1数据降维降维的方法包括：主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、和独立成分分析（ICA）主成分分析：寻找向量，使各个样本到该向量的投影之和最小。
Matlab走起·2021-05-05 15:11

7.5 数据降维

当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。常见的降维方法除了以上提到的基于L1惩罚项的模型以外，另外还有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。PCA和LDA有很多的相似点，其本质是要将原始的样本映射到维度更低的样本空间中，但是PCA和LDA的映射目标不一样：PCA是
佩雷尔曼·2021-05-02 10:58

模型评估和超参数调优

fromIPython.displayimportImage%matplotlibinline1.通过管道Pipeline简化工作流程在正式建立模型之前，一般会经理很多步骤的数据预处理，比如常见的数据清洗，缺失值处理，异常值处理，特征缩放和特征编码，数据降维等等操作
AIHUBEI·2021-04-30 21:33

数据降维：主成分分析PCA、线性判别分析LDA、基于核的KPCA

通过降维实现数据压缩特征提取：将原始特征空间映射变换到新的特征子空间中去特征提取可以理解为一种保持大部分相关信息，同时对数据进行压缩的一种方法。特征提取不仅可以用来提高学习算法的存储空间或计算效率还可以通过减少维数灾难来提高预测性能，尤其是在使用了非正则化模型的时候。fromIPython.displayimportImage%matplotlibinline1.通过主成分分析PCA实现无监督降维
AIHUBEI·2021-04-28 20:44

群体进化-GWAS分析

群体进化-gwas分析在这里插入图片描述群体进化基础分析PCA分析原理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。
点滴生信·2021-04-19 20:09

PCA(principal component analysis,主成分分析)

1.简介PCA(PrincipalComponentsAnalysis)即主成分分析，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。
吴十三和小可爱的札记·2021-04-15 11:43

【系列】主成分分析（1）无公式-概念理解

平时我们所看的一些书籍里面，经常在数据降维的篇章里面讲到主成分分析，该分析在负载复杂数据时代尤为有用，比如人脸识别。下面举个例子让大家理解下主成分分析的意义。（内容来源：Alayman'sin
秋小鱼Sandy·2021-03-11 06:45

数据挖掘-数据降维 python实现

PCA#-*-coding:utf-8-*-"""Author:ThinkgamerDesc:代码4-3PCA降维"""importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsclassPCATest:def__init__(self):pass#加载鸢尾花数据集中的特征作为PCA的原始数据集并进行标准化defloadIris(self):data=datasets.loa
变瘦buff·2021-02-13 16:50

数据降维：主成分分析法

前言什么叫做主成分分析法，我们先看一张图椭圆的图，如果让你找一条线，使得椭圆上所有点在该线上映射的点最分散，保留下来的信息最多，你会怎么选择这条线？若是下图，会选择水平线，这是用一维的方式去尽可能多的表示二维的数据，那么多维的数据呢，是否可以用较低维的数据尽可能表示。如何用二维的平面去尽可能表示一个椭球面呢？思想主成分分析法是一种统计方式，简化数据的方式，是一种线性变换，把数据变换到新的坐标系中，
·2021-02-09 01:48

哈工大硕士生实现 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
小白学视觉·2021-01-30 11:36

数据降维：主成分分析法

前言什么叫做主成分分析法，我们先看一张图椭圆的图，如果让你找一条线，使得椭圆上所有点在该线上映射的点最分散，保留下来的信息最多，你会怎么选择这条线？若是下图，会选择水平线，这是用一维的方式去尽可能多的表示二维的数据，那么多维的数据呢，是否可以用较低维的数据尽可能表示。如何用二维的平面去尽可能表示一个椭球面呢？思想主成分分析法是一种统计方式，简化数据的方式，是一种线性变换，把数据变换到新的坐标系中，
renyuzhuo·2021-01-19 13:28

哈工大-机器学习-实验四：PCA

找一个人脸数据（小点样本量），用你实现PCA方法对该数据降维，找出一些主成分，然后用这些主成分对每一副人脸图像进行重建，比较一些它们
master@yi·2021-01-16 21:47

奇异值分解（SVD）与PCA

奇异值分解在数据降维中有较多的应用，比如PCA、图像压缩。
zephyr_wang·2021-01-11 16:05

tensorboard 数据降维分布图_PyTorch TensorBoard 可视化数据和模型训练过程

在60分钟闪电战中，我们展示了如何加载数据，如何为我们定义为nn.Module的子类的模型提供数据，如何在训练数据上训练此模型，并在测试数据上测试它。为了了解发生了什么，我们打印了一些统计数据，因为模型正在训练，以了解训练是否在进步。然而，我们可以做得更好：PyTorch与TensorBoard集成，TensorBoard是一个用来可视化神经网络训练结果的工具。本教程使用Fashion-MNIST
weixin_39553757·2020-12-19 23:23

PCA原理及实现-R

PCA分析与解释PCA是一种无参数的数据降维方法，常用的机器学习算法一种，这篇文章主要从PCA应用于解释两个方面介绍。
jamesjin63·2020-12-16 20:52

python随机森林筛选变量_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_39560924·2020-12-11 00:24

r语言聚类分析_R语言实现tSNE聚类分析

t-SNE作为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，便于进行可视化。与PCA比较就可以很显然的看出，经过PCA处理过后的结果能够得知每一个成分的方差贡献度(解释方差)
weixin_39830200·2020-12-08 07:24

python 线性回归 统计检验 p值_使用Python进行统计建模

点击上方『早起python』关注早起和我一起，成为更好的自己前言大家好，在之前的文章中我们已经讲解了很多Python数据处理的方法比如读取数据、缺失值处理、数据降维等，也介绍了一些数据可视化的方法如Matplotlib
weixin_39611161·2020-11-19 23:06

python summary_使用Python进行统计建模

===============我的公众号：早起python===============前言大家好，在之前的文章中我们已经讲解了很多Python数据处理的方法比如读取数据、缺失值处理、数据降维等，也介绍了一些数据可视化的方法如
weixin_39926042·2020-11-19 23:06

鸟枪换炮，利用python3对球员做大数据降维(因子分析得分)，为C罗找到合格僚机

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_176众所周知，尤文图斯需要一座欧冠奖杯，C罗也还想再拿一座欧冠奖杯，为自己的荣誉簙上锦上添花。意甲霸主在意甲虽然风生水起，予取予求，但是在今年欧冠1/8决赛赛场上，被法甲球队里昂所淘汰，痛定思痛，球队解雇了主教练萨里，签约名宿皮尔洛，但是要想在欧冠赛场上夺冠，这还不够，球队还需要什么？没错，需要一名强力中锋，在正印中锋伊瓜因难堪
刘悦的技术博客·2020-11-18 00:42

利用PCA进行数据降维

PCA原理在介绍PCA之前首先要熟悉一下数学推导过程。特征多项式：设A为一个方阵，则该方阵的特征多项式就为该方阵减去倍的单位矩阵后构成的矩阵的行列式。而该多项式的所有解即为的值，也就是该方阵的特征值。解得特征值之后如何求得特征向量：找到特征值后，根据上式定义我们可推出,即，该式中即为特征向量，与已知，解出上式即可求出方阵A的特征向量，且每个特征值对应一个特征向量。特征分解：对于任一方阵A，其可根据
Babyface Killer·2020-11-10 04:53

因子分析（FA）算法简述

因子分析算法的数学解释1.3.1因子模型1.3.2因子载荷矩阵的求解1.3.3因子载荷矩阵的旋转1.3.4因子得分二、因子分析的应用实例三、主成分分析（PCA）与因子分析（FA）的联系与区别总结前言在学习数据降维时
iceberg7012·2020-10-16 15:53

鸟枪换炮，利用python3对球员做大数据降维(因子分析得分)，为C罗找到合格僚机

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_176众所周知，尤文图斯需要一座欧冠奖杯，C罗也还想再拿一座欧冠奖杯，为自己的荣誉簙上锦上添花。意甲霸主在意甲虽然风生水起，予取予求，但是在今年欧冠1/8决赛赛场上，被法甲球队里昂所淘汰，痛定思痛，球队解雇了主教练萨里，签约名宿皮尔洛，但是要想在欧冠赛场上夺冠，这还不够，球队还需要什么？没错，需要一名强力中锋，在正印中锋伊瓜因难堪
刘悦的技术博客·2020-10-09 13:19

PCA的python代码实现

pca算法就是用来进行数据降维，将原来高维的特征映射到低维的特征空间中，维数虽然降低了但是特征中包含的特征信息的主要信息仍然保存下来，这在机器学习中是很重要很重要的一种算法，进行数据降维的步骤我总结了一下
gentelyang·2020-09-17 16:40

数据压缩第二次作业

主成分分析的步骤：1.利用原矩阵计算出协方差矩阵；2.求出矩阵的特征值和特征向量；3.矩阵对角化（特征值由大到小从上到下排列）；4.数据降维，生成降维后的新的矩阵。
タン·2020-09-17 11:55

数学建模算法与应用学习（二）

：主成分分析法（原理、代码、实例）（《数学建模与应用》）一、主成分分析原理1.主成分分析定义主成分分析法（PrincipalComponentAnalysis，PCA）就是一种运用线性代数的知识来进行数据降维的方法
难咎·2020-09-17 04:06

RPCA以及LRR

blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8572994译文：http://blog.csdn.net/u010545732/article/details/19066725数据降维的总结
曼陀罗彼岸花·2020-09-16 23:50

主成分碎石检验

主成分分析和探索因子分析主成分分析（PCA）是一种数据降维方法，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量。从上图可以看出，主成分（PC1和PC2）是观测变量（X1到X5）的线性组合。
乔qiao·2020-09-16 18:35

主成成分分析简介

2.基本原理主成分分析是数学上对数据降维的一种方法。其基本思想是设法将原来众多的具有一定相关性的指标X1，X2，…，XP（比如p个指标），重新组合成一组较
NMianB_b·2020-09-16 01:31

大数据降维打击与上帝视角下的图数据

大数据降维打击与上帝视角下的图数据大数据应用降维商业史上的降维打击用图思维降维大数据应用上帝视角下的图数据图数据的定义什么是上帝视角下的图数据什么是事实图数据图数据在业务端的可能产出知识图谱和图数据的关系大数据应用降维商业史上的降维打击商业史上有哪些降维打击的经典案例用图思维降维大数据应用图数据库的高性能关系算力也许可以帮助大数据应用降维
Tnoy.Ma·2020-09-15 19:00
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