数据降维

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

LDA线性判别分析+KNN分类(含python实现代码)

以下使用数据集为:COIL20.mat(1440X1024)下载链接:https://pan.baidu.com/s/13kXvS4elgHmuuttS8arFqA提取码:rvyoLDA介绍:LDA是一种常用的数据降维方式
LazyYangHuan·2020-08-16 05:21

数据降维之主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）对比

算法异同相同点：两者都是线性降维算法；两者均利用了矩阵特征值分解的思想；不同点：LDA为有监督的方法，要求原始数据包含类别标签PCA为无监督的方法；LDA降维有维数限制，必须降至数据类型数减一维及以下，PCA没有维数限制；LDA降维时以类间距离最大、类内距离最小为目标，PCA以所有样本间距离最大为目标；LDA本身可以用于分类，PCA不行；PCA方法下特征向量可以表示对应特征保留的“信息量”，LDA
章鱼千·2020-08-16 04:59

数据降维之线性判别分析（LDA）——基本原理与基于python sklearn库的LDA实现

目录简介算法流程基于pythonsklearn库的LDA例程简介线性判别分析（LinearDiscriminateAnalysis,LDA）通过正交变换将一组可能存在相关性的变量降维变量，目标是将高维数据投影至低维后，同类的数据之间距离尽可能近、不同类数据之间距离尽可能远。应用场景：对于拟合、分类算法，可以利用主成分分析对输入数据实现降维，去除冗余数据可以提高计算效率并提高计算精度；对于难以进行可
章鱼千·2020-08-16 04:59

LDA数据压缩原理及python应用（葡萄酒案例分析）

目录线性判别分析（LDA）数据降维及案例实战一、LDA是什么二、计算散布矩阵三、线性判别式及特征选择四、样本数据降维投影五、完整代码结语线性判别分析（LDA）数据降维及案例实战一、LDA是什么LDA概念及与
Charzous·2020-08-16 04:18

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_34315485·2020-08-16 03:54

第七篇：数据预处理(四) - 数据归约(PCA/EFA为例)

如何对数据降维是一个很有挑战，很有深度的话题，很多理论书本均有详细深入的讲解分析。本文仅介绍主成分分析法(PCA)和探索性因子分析法(EFA)，并给出具体的实现步骤。
weixin_33901926·2020-08-14 22:58

LDA线性判别分析原理及python应用（葡萄酒案例分析）

目录线性判别分析（LDA）数据降维及案例实战一、LDA是什么二、计算散布矩阵三、线性判别式及特征选择四、样本数据降维投影五、完整代码结语一、LDA是什么LDA概念及与PCA区别LDA线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis
Charzueus·2020-08-14 22:00

多元统计分析——数据降维——因子分析（FA）

一、因子分析简介1、定义1904年，英国心理学家CharlesSpearman研究了33名学生在古典语、法语和英语三门成绩，三门成绩的相关性系数如下：三门成绩的高度相关会不会是由于它们三个成绩的背后有一个共同的因素，来决定这三门成绩的？比如语言能力？对于个原始变量来说，那些高度相关的变量很可能会遵循一个共同的潜在结构——或可称之为公共因子(Commonfactor）。简单的说就是：公共因子是用一个
xia ge tou lia·2020-08-14 06:31

python机器学习：PCA数据降维

PCA算法作为一种无监督的学习算法，主要用于数据降维、有损数据压缩、特征抽取、数据可视化。
container_off·2020-08-14 00:25

PCA在图像压缩和图像识别的区别

PCA(principlecomponentanalysis)主要用于数据降维，消除数据间的相关性，通过协方差求得特征空间，将数据集映射到特征空间，可实现图像压缩和提取特征的目的。
youngyang_sjtu·2020-08-13 23:29

数据降维方法及Python实现

一、数据降维了解1.1、数据降维原理：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。
bigdata老司机·2020-08-13 23:45

R语言学习记录：主成分分析的R实现

时间：2018-08-09教程：知乎：LearnR|数据降维之主成分分析（上）、LearnR|数据降维之主成分分析（下）作者：Jason数据来源：《应用多元统计分析》王学民编著P228-P230习题7.6
woooooood·2020-08-13 23:03

数据降维 Python sklearn库PCA（学习笔记）

importpandasaspdfromsklearn.decompositionimportPCAinputfile='/data.xls'outputfile='/outputdata.xls'data=pd.read_excel(inputfile,header=None)pca=PCA()pca.fit(data)#训练模型print(pca.components_)#返回模型的特征向量p
Monica_Zzz·2020-08-13 22:12

PCA的原理和pytorch实现

PCA的原理和pytorch实现PCA原理简介pytorch实现PCA即主成分分析在数据降维方面有着非常重要的作用，本文简单介绍其原理，并给出pytorch的实现。
超喜欢萱萱子的可可子·2020-08-13 22:27

基于PCA的图像降维及图像重构

1PCA简述PCA（PrincipalComponentAnalysis）主成分分析算法，在进行图像识别以及高维度数据降维处理中有很强的应用性，算法主要通过计算选择特征值较大的特征向量来对原始数据进行线性变换
Sirius小狼·2020-08-13 22:32

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|LPP(Locality Preserving Projections)

LPP(LocalityPreservingProjections)LPP即局部保留投影算法，其思路和拉普拉斯特征映射类似，核心思想为通过最好的保持一个数据集的邻居结构信息来构造投影映射，但LPP不同于LE的直接得到投影结果，它需要求解投影矩阵。LPP降维算法展示详情请参见《局部保留投影算法(LPP)详解》：https://blog.csdn.net/qq_39187538/article/det
Luara_lyy·2020-08-13 22:32

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|LLE(locally linear embedding)降维算法

LLE(locallylinearembedding)降维算法LLE(locallylinearembedding)LLE即局部线性嵌入算法，它是一种非线性降维算法。该算法核心思想为每个点可以由与它相邻的多个点的线性组合而近似重构，然后将高维数据投影到低维空间中，使其保持数据点之间的局部线性重构关系，即有相同的重构系数。在处理所谓的流形降维的时候，效果比PCA要好很多。LLE降维算法展示详细内容可
Luara_lyy·2020-08-13 22:02

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|t-SNE降维算法

t-SNE降维算法t-SNE也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。它是一种以数据原有的趋势为基础，重建其在低纬度(二维或三维)下数据趋势的无监督机器学习算法。
Luara_lyy·2020-08-13 22:02

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|ISOMAP

Isomap即等度量映射算法，该算法可以很好地解决MDS算法在非线性结构数据集上的弊端。MDS算法是保持降维后的样本间距离不变，Isomap算法则引进了邻域图，样本只与其相邻的样本连接，计算出近邻点之间的距离，然后在此基础上进行降维保距。ISOMAP降维算法展示详细内容可参见《Isomap》https://blog.csdn.net/zhangweiguo_717/article/details/
Luara_lyy·2020-08-13 22:02

数据降维——PCA

模型原型classsklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False)参数n_components:降维后的维数None:min(n_samples,n_features)‘mle’:使用Minka’sMLE算法来猜测降维后的维数大于0、小于1的浮点数:降维后的维数占原始维数的百分比copy:如果为False，则直接
小小蒲公英·2020-08-13 21:08

主成分分析 PCA 应用实例 鸢尾花数据集

对鸢尾花数据集采用主成分分析方法，使数据降维。如下图所示为数据集的格式：数据集中前4列数据分别代表花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度，最后一列为标签。共有150条数据。
weixin_30772261·2020-08-13 20:09

UFLDL学习笔记 ---- 主成分分析与白化

主成分分析（PCA）是用来提升无监督特征学习速度的数据降维算法。
weixin_30721899·2020-08-13 20:32

sklearn中调用PCA算法

sklearn中调用PCA算法PCA算法是一种数据降维的方法，它可以对于数据进行维度降低，实现提高数据计算和训练的效率，而不丢失数据的重要信息，其sklearn中调用PCA算法的具体操作和代码如下所示：
weixin_30646315·2020-08-13 20:44

PCA在图像处理上的应用

也就是主成分分析,是数据分析的常用方法,其原理是:反映对象特征的多个属性往往存在线形相关，所以可以找到一个合理的方法，对此多个属性变换为线性无关的另一组属性，变换后的属性个数小于最初的属性的个数，也就是起到了数据降维的作用
volvet·2020-08-13 20:34

数据降维-主成分分析（PCA）

主成分分析（PCA）是一种比较经典的降维方法，它的思想主要是将数据映射到低维空间时使得数据在低维空间的方差最大。算法如下：python代码如下，我主要使用了两种方法特征值分解和奇异值分解。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.utils.extmathimportsvd_flipclassPCA:def__init__(sel
u_say2what·2020-08-13 20:19

【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
wepon_·2020-08-13 19:18

Python 之 sklearn 实现 PCA 降维

在识别算法的实现过程中，当我们求得某一数据库各类别特征参考维度时，取最大维度作为每一类特征的维度，即可实现数据降维。现对
Ellating123·2020-08-13 19:06

降维分析PCA和FCA

**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。
dltan·2020-08-13 19:42

使用LDA进行数据降维与分类

LDA是一种以目标：类重心点距离最大类内点距离小但是对于情况：两个类重心点很近，但是各个点距离很远的情况，适用性不好。下面举个例子。1、数据生成首先建立一个函数%生成一系列园点function[x1,y1]=creat_circle(r1,r1_ratio,sita_ratio)sita=0:0.05:2*pi;all_num=size(sita);all_num=all_num(1,2);%ra
Luna_Lovegood_001·2020-08-13 18:55

sklearn中的PCA使用方法

作者：Roygood来源：博客园原文链接最近在做数据分析的实验，在准备进行PCA数据降维的时候产生了疑问，既然训练集和测试集不能放在一起降维，那如何让测试集的维度降到和训练集一样，看到sklearn提供的方法里有一个
克里斯雷德菲尔德·2020-08-13 17:40

【Python学习】 - sklearn - PCA降维相关

1、PCA算法介绍主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理。
韬光养晦_·2020-08-13 17:35
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