数据降维

关于PCA原理、目的的思考

PCA是数据降维领域中非常基础又常见的算法，CSDN、知乎随便一搜都有大量相关知识。然而经过我的考查，我觉得至少我看到的关于PCA的讲解都是不完整的。关
蹦迪王·2020-08-25 01:12

深度强化学习进阶1：模式识别与数据降维

楔子：读万卷书与行万里路。不读书弱于方法论，行路如同看热闹。不行路弱于感性认识，读书一知半解很难深入。一、模式识别模式识别=特征（本质）分类模式识别：对待识别对象的原始信息，根据实际需求提取特征向量，并设计分类器。特征是描述模式的最佳方式，我们通常认为特征的各个维度能够从不同的角度描述模式，在理想情况下，维度之间是互补完备的。特征提取的主要目的是降维。特征抽取的主要思想是将原始样本投影到一个低维特
茶花煮酒·2020-08-25 01:09

数据降维工具箱drtoolbox

数据降维工具箱drtoolbox转自：https://chunqiu.blog.ustc.edu.cn/?
qingmei_1990·2020-08-25 01:07

python项目应用实例(五)生成图像heatmap|数据降维PCA|数据可视化|图像格式转换

背景：运行模型时，经常需要将相应的数据可视化。博主代码地址：https://github.com/Xingxiangrui/heatmap_and_feature_visualization目录一、网络结果存为np1.1网络输出存储1.2GPU张量转换1.3流程二、heatmap输出2.1misc函数2.2生成heatmap2.3sns.heatmap2.4print标签三、数据可视化3.1fla
祥瑞Coding·2020-08-24 17:20

6. 矩阵SVD分解

比如说进行数据降维，特征提取，特别是用于图像的压缩。在线性代数里面似乎很少讲到矩阵的奇异值分解，这里单纯
n不正·2020-08-24 01:48

主成分分析PCA案例

主成分分析引言主成分分析（PCA）是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法。更重要的是，理解PCA算法，对实现白化算法有很大的帮助，很多算法都先用白化算法作预处理步骤。
qq_28751971·2020-08-24 01:05

主成分分析(PCA)

主成分分析Contents[hide]1引言2实例和数学背景3旋转数据4数据降维5还原近似数据6选择主成分个数7对图像数据应用PCA算法8参考文献9中英文对照10中文译者引言主成分分析（PCA）是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法
奋斗路上的产品狗·2020-08-24 01:19

主元分析(PCA)理论分析

正如它的名字：主元分析，这种方法可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。
dengao5267·2020-08-24 00:16

PCA原理（转）

下面我就对PCA做一个简单的介绍吧：PCA是主成分分析，主要用于数据降维，对于一系列sample的feature组成的多维向量，多维向量里的某些元素本身没有区分性，比如某个元素在所有的sample中都为
dengao5267·2020-08-24 00:16

python 数据分析— Kmeans 聚类

摘要：目的借用irrs数据集，测试Kmeans算法已知irrs数据集，目标值有三个类别之前的PCA模型对irrs数据集进行数据降维，已经表明可以将数据降低到2维前期进行聚类测试时，可以看出划分为两类时轮廓系数最优
just_begain·2020-08-23 17:32

【机器学习实战】第13章 利用 PCA 来简化数据

第13章利用PCA来简化数据降维技术场景我们正通过电视观看体育比赛，在电视的显示器上有一个球。显示器大概包含了100万像素点，而球则可能是由较少的像素点组成，例如说一千个像素点。
chimoren0700·2020-08-23 10:29

PCA（Principal Component Analysis）主成分分析

PCA（PrincipalComponentAnalysis），即主成分分析，主要用于数据降维。
Eva_Hua·2020-08-23 08:19

PPCA EM理解

(一般这种具有复杂的公式而且还是看别人博客的笔记我是不愿意放在CSDN可是我的印象笔记突然不能登录了)推公式的部分基础知识高斯分布相乘PPCA详细的话先看数据降维找其中的第六章PRML读书笔记：ProbabilisticPCA
长虹剑·2020-08-23 04:10

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·2020-08-23 04:27

t-SNE数据降维（2维3维）及可视化

（最近看了一个叫光谱特征在后门攻击中的用法，读完之后发现是用了一个SVD也就是奇异值分解做了降维，然后用残差网络的representation层残差与残差的奇异值分解后的右奇异值矩阵的第一行做乘法得到correlation，疑惑得很什么时候相关性可以这么算了。于是想到降维可以不用SVD可以用TSNE，就写一下这一块的东西，融合了别人写的二维和三维的可视化）t-SNE全称为t-distributed
小刘同学_·2020-08-22 12:08

数据预处理Part9——数据降维

文章目录1.什么是数据降维？2.为什么要进行数据降维？3.降维是如何实现的？
初一··2020-08-22 04:46

scikit-learn学习

中常见的机器学习库，简写为sklearnsklearn包含很多机器学习方式Classification分类Regression回归Clustering非监督分类Dimensionalityreduction数据降维
酸乳酸乳·2020-08-22 02:53

SVD（奇异值分解）

SVD（奇异值分解）小结注：奇异值分解在数据降维中有较多的应用，这里把它的原理简单总结一下，并且举一个图片压缩的例子，最后做一个简单的分析，希望能够给大家带来帮助。
qq_32790593·2020-08-22 00:38

自编码器的原理及实现

数据降维比如mnist的图片为28*28像素，将图片向量化之后的得到一个长度为784的向量。
zhwangye·2020-08-21 03:48

数据降维

利用PCA主成分分析法对数据进行降维原理:我们一般使用数据降维来降低模型的复杂度,把数据集从一个散点组成的面变成一条直线,也就是从二维变成了一维,这就是数据降维,而其中用到的方法就是主成分分析法(PrincipalComponentAnalysis
a706769817·2020-08-20 22:54

机器学习的特征选择方法总结

过拟合的原因是模型对于训练集数据来说太复杂，要解决过拟合问题，一般考虑如下方法：收集更多数据通过正则化引入对复杂度的惩罚选择更少参数的简单模型对数据降维其中第1条一般是很难做到的，这篇
CC思SS·2020-08-20 19:54

tSNE—高维数据降维可视化（实践部分）-Kmeans聚类

importpandasaspdcust_sale=pd.read_excel('C:/Users/XI/fzql.xls')cust_sale=pd.merge(temp1,temp2,on='CUST_ID',how='inner')cust_sale=cust_sale.dropna()cust_sale.head()importsklearn.preprocessingaspreproce
令狐公子·2020-08-20 07:05

python3__深度学习：卷积神经网络（CNN）__构成/原理/正向与反向传播

CNN一般包括以下几个部分：输入层：数据输入卷积层：使用给定核函数对输入数据进行特征提取，并依据核函数的数据产生若干个卷积特征结果池化层：数据降维，减少数据特征全连接层：对已有数据特征进行重新提取并输出结果
admin_maxin·2020-08-19 01:10

基于sklearn的线性判别分析(LDA)代码实现

前言及回顾二、定义分类结果可视化函数三、10行代码实现葡萄酒数据集分类四、完整代码五、降维压缩数据技术总结基于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
Charzous·2020-08-19 00:12

Python数据预处理：机器学习、人工智能通用技术（1）

数据预处理主要是将原始数据经过文本抽取、数据清理、数据集成、数据处理、数据变换、数据降维等处理后，不仅提高了数据质
weixin_34075268·2020-08-19 00:40

《现代推荐算法》矩阵分解系列（SVD，FunkSVD，BiasSVD）原理

/文章来源《现代推荐算法》矩阵分解系列（SVD，FunkSVD，BiasSVD）原理.奇异值分解(SVD)奇异值分解(SVD)原理与主要应用在数据降维中，可以将这个用户物品对应的m×n矩阵M进行SVD分解
yifan_nir·2020-08-18 06:26

opencv PCA主成分分析的使用

PCA（PrincipalComponentsAnalysis，中文名叫主成分分析，是数据降维很常用的算法。按照书上的说法是：寻找最小均方意义下，最能代表原始数据的投影方法。
一航jason·2020-08-17 23:15

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）。
Charzueus·2020-08-17 22:00

[Keras深度学习浅尝]实战五·使用DNN自编码器实现聚类操作数据降维

[Keras深度学习浅尝]实战五·使用DNN自编码器实现聚类操作数据降维代码部分#TensorFlowandtf.kerasimporttensorflowastffromtensorflowimportkeras
xiaosongshine·2020-08-17 17:23

ml课程：聚类概述及K-means讲解（含代码实现）

下面这张图是机器学习python库sklearn的一个分类：聚类的作用主要分为三个：组织数据降维数据预处理，为下部数据的处理做准备聚类的应用主要包括：网页搜索生
张楚岚·2020-08-17 16:10

飞桨深度学习集训营学习心得

先介绍一下背景，我原来做的是机器学习相关，数据降维中流形学习的相关研究，毕业后现在从事的是自然语言处理的工作。
JieFeiLau·2020-08-17 15:22

高光谱遥感图像处理与信息提取综述

高光谱图像处理与信息提取技术的研究主要包括数据降维、图像分类、混合像元分解和目标探测等方向。
RAO_OO·2020-08-17 11:38

李宏毅机器学习笔记(十四)——无监督学习(二)：线性数据降维

文章目录一.什么是数据降维二.主成分分析(PCA)1.基本思想2.数学推导3.从另一个角度看待PCA4.PCA的效果三.其他线性降维方法一.什么是数据降维  对于无标签的数据，我们很多时候并不是想将其分类
Unique13·2020-08-16 11:00

看！数据分析领域中最为人称道的七种降维方法

于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。最新的一个例子是采用2009KDDChallenge大数据集来预测客户流失量。
zdy0_2004·2020-08-16 10:29

看！数据分析领域中最为人称道的七种降维方法

于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。最新的一个例子是采用2009KDDChallenge大数据集来预测客户流失量。
zdy0_2004·2020-08-16 10:24

数据降维的作用PCA与LDA

1.当你的特征数量p过多，甚至多过数据量N的时候，降维是必须的。为什么是必须的？有个东西叫curseofdimensionality，维度越高，你的数据在每个特征维度上的分布就越稀疏，这对机器学习算法基本都是灾难性的。你说特征数量过多，砍一点就行了嘛？但是对不起，就有这样的问题存在，砍不了。你要研究某个罕见病跟什么基因有关？基因很多哦，人类已知的基因有几千个，可是病例通常也就几百个，有时连几百个都
xuxiatian·2020-08-16 10:31

（有监督数据降维）线性判别分析 - LDA

文章目录一，LDA的基本思想及数学分析二，如何使用LDA进行数据降维三，示例sklearn官网-sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation一，LDA的基本思想及数学分析参考
壮壮不太胖^QwQ·2020-08-16 09:08

使用Python进行数据降维｜线性降维

前言为什么要进行数据降维？
刘早起·2020-08-16 09:43

幂迭代(power iterations)算法

  矩阵的特征值和特征向量包含了矩阵重要的信息,其中,最大的特征值对应的特征向量包含就矩阵最多的信息,这也是很多数据降维算法的核心思想.矩阵特征值的详细解释可见马同学专栏如何理解矩阵特征值和特征向量.专栏中比较详细地解释了一个事实
honghu_HITSZ·2020-08-16 09:30

数据降维——主成分分析、因子分析、线性判别分析

数据降维就是降低数据的维度，有两种方式：1、一种是特征选择：直接选取原有维度的一部分参与后续的计算和建模过程，用选择的维度替代所有维度，整个过程不产生新的维度。
weixin_33989058·2020-08-16 09:11

matlab 降维工具

//homepage.tudelft.nl/19j49/Matlab_Toolbox_for_Dimensionality_Reduction.html这里有两个这个工具箱的简单介绍：【Matlab】数据降维工具箱
tarim·2020-08-16 08:05

scikit-learn 主成分分析--数据降维

代码笔记importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.decompositionimportPCAiris=load_iris()y=iris.targetX=iris.dataimportpandasaspdpd.DataFrame(X)pca=PCA(n_components=2)#将特征降
szfhy·2020-08-16 08:59

机器学习之降维方法：PCA和LDA的区别

一、PCA（主成分分析）二、LDA（线性判别分析）1、二类LDA原理2、多类LDA原理3、LDA算法流程4、LDA算法小结三、LDA和PCA区别一、PCA（主成分分析）PCA是一种无监督的数据降维方法降维是对数据高维度特征的一种预处理方法
平原2018·2020-08-16 08:52

无监督数据降维技术——线性判别分析

线性判别分析基本原理线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,LDA）是一种可作为特征提取的技术，它可以提高数据分析过程中的计算效率，同时，对于不适用于正则化的模型，它可以降低因维数灾难带来的过拟合。LDA的基本概念与PCA非常相似，PCA试图在数据集中找到方差最大的正交的主成分分量的轴，而LDA的目标是发现可以最优化分类的特征子空间。LDA与PCA都是可用于降低数据集维
miaoyanmm·2020-08-16 07:24

数据降维

数据降维，又称为维数约简。顾
iteye_4537·2020-08-16 06:33

基于 Python 的 经典数据降维算法

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等一、为什么要进行数据降维?
hdpai2018·2020-08-16 06:13

数据降维

本栏目（Machinelearning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、OctaveTutorial、LogisticRegression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（SupportVectorMachines支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。内容大多来自Standford公开课machinelearning中Andrew老师的
Rachel-Zhang·2020-08-16 05:40

【机器学习】六、线性判别分析原理

是一种可用于数据分类和降维操作的方法(主要用于数据降维)，不同于前面讲的无监督降维PCA方法，LDA是有监督的降维方法。码字不易，喜欢请点赞！！！
Asher117·2020-08-16 05:58

LDA与PCA数据降维算法理论与实现（基于python）

数据降维一、线性判别分析（LDA）linearDiscriminantAnalysis用途：数据预处理中的降维，分类任务目标：LDA关心的是能够最大化类间区分度的坐标轴成分将特征空间（数据集中的多位样本
吃胡萝卜的鳄鱼·2020-08-16 05:54

为什么机器学习(六) —— 数据降维LDA线性判别分析原理

因此，LDA降维的套路是：（1）求各个类的均值向量和总的均值向量（2）求类间散布矩阵SBS_BSB和类内散布矩阵SwS_wSw（3）计算矩阵乘法S=Sw−1SBS=S_w^{-1}S_BS=Sw−1SB（4）对S进行特征值分解，得到特征值和特征向量（5）若想降到k维，则按特征值从大到小排序，把前k个特征向量作为行构建投影矩阵W，xnew=x∗WW，x_{new}=x*WW，xnew=x∗W以下是利
游离态GLZ不可能是金融技术宅·2020-08-16 05:54
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