数据降维第14页

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

sklearn库LDA进行图片数据降维

即我们对数据降维时需要数据的label。LDA的原理是要找到一个投影面，使得投影后相同类别的数据点尽可能的靠在一起，而不同类别的数据点尽可能的分开。说白了就是同一类别的点方差尽

我小曾就是个弟弟·2020-08-13 16:32

R语言数据降维——主成分分析

R语言数据降维——主成分分析一、项目环境开发工具：RStudioR：3.5.2相关包：sqldf，dplyr二、导入数据#这里我们使用的是鸢尾花数据集（iris）data(iris)head(iris)

Y_Wolf·2020-08-13 16:59

LDA(线性判别回归)

LDA线性判别回归LDA降维的基本思想LDA计算LDA降维的基本思想 LDA和PCA一样都是降维算法，但不同的是LDA是有监督的降维算法，它的目的是将不同类别的数据降维后仍能较好的区别开。

花生酱卷·2020-08-13 16:51

主成分分析（PCA）及白化（ZCA）

主成分分析（PCA）是一种数据降维算法。白化主要是降低输入特征的冗余性。假设X是m*n的矩阵，由n个样本（m维特征）组成。

jiumi123·2020-08-13 15:31

深度学习入门---PCA，白化

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。

Jiede1·2020-08-13 15:20

机器学习笔记17-LDA算法

1.LDA算法简介LDA（线性判别式分析LinearDiscriminantAnalysis）属于机器学习中的监督学习算法，常用来做特征提取、数据降维和任务分类。

Tobesix·2020-08-13 14:55

数据降维之LDA&PCA

数据降维之LDA&PCA我们都知道机器学习算法的性能受到样本数据的特征维数的影响，特征维数越多，需要的训练数据也越大，机器学习算法所消耗的时间也越多，甚至成指数爆炸增长。

zxhohai·2020-08-13 14:32

机器学习之主成分分析——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》笔记主成分分析（PCA）是一个快速灵活的数据降维无监督方法，是应用最广泛的无监督算法之一。尤其适用于数据可视化、噪音过滤、特征抽取和特征工程等领域。

elma_tww·2020-08-13 14:56

特征抽取与数据降维（LDA，SVD，PCA）

文章目录特征抽取与数据降维（LDA，SVD，PCA）线性代数基础1.正交矩阵/幺正矩阵2.相似矩阵3.对称矩阵/埃尔米特矩阵4.基变换与坐标变换5.投影矩阵6.协方差矩阵7.矩阵求导8.瑞利熵奇异值分解

爱暖阳真是太好了·2020-08-13 13:24

机器学习(3.2)--PCA降维鸢尾花数据降维演示

PCA（Principalcomponentsanalysis）也称主成分分析，是机器学习中降维的一种方法本例使用数据集简介:以鸢尾花的特征作为数据，共有数据集包含150个数据集，分为3类setosa(山鸢尾),versicolor(变色鸢尾),virginica(维吉尼亚鸢尾)每类50个数据，每条数据包含4个属性数据和一个类别数据.本例通过这150个数据来演示降维后的最维效果，因为每个鸢尾花的特

雨落那秋林·2020-08-13 13:03

【机器学习】sklearn数据预处理（降维）

在机器学习的特征预处理过程中，由于存在一些冗余的特征，我们需要对特征进行降维处理以简化机器学习的难度，常用的数据降维的方式有：Filter（过滤式）：VarianceThreshold、Embedded

颜丑文良777·2020-08-13 13:48

深度学习之Autoencoder及其在图像去噪上的应用

这里的数据降维，也可以理解为数据压缩，总之就是给高维的原始数据产生一个低维的表达，并要求这个低维表达最大程度地保持原始数据中的重要信息。可以类比于PCA中提取的主成分。

白马负金羁·2020-08-13 13:29

PCA主成分分析学习笔记 + Matlab实现

综述PCA(PrincipalComponentAnalysis)主成分分析是目前最常用的数据降维方法之一，主要思路是将n维的数据投影到k(n>k)维空间超平面（直线的高维推广）上面去，使得各个样本点到超平面的投影距离最小

小鹅鹅·2020-08-13 13:30

PCA（主成分分析）获取BoundingBox&代码分析

理论PCA(PrincipalComponentAnalysis)是一种十分常用的数据降维方法，其主要思想是通过线性变换的方法，将一组高维数据投影成互不相关的低维数据，保留原始

$南山种豆$·2020-08-13 12:43

4.3.2无监督学习（二） - 主成分分析（PCA）

数据分析与挖掘体系位置主成分分析不是一种预测模型，它是数据降维的方法。此外，PCA并没有一个预

Orange_Spotty_Cat·2020-08-13 12:52

降维--深入理解PCA

1引言主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是一种经典又常用的数据降维算法（注意这里的降维是指特征提取，有时也称子空间学习，还有一支叫特征选择，有兴趣可参这篇博客），

Bear_Kai·2020-08-13 11:34

sklearn+python::主成分分析-PCA

把n维数据降维k维数据时，就是要找出合适的k个向量，把n维数据投射到这k个向量决定的线性空间中，最终使投射误差最小化。

yuanlulu·2020-08-13 11:56

sklearn 主成分分析法 PCA和IPCA

PCA处理之后的数据各个维度之间是线性无关的，通过剔除方差较小的那些维度上的数据我们可以达到数据降维的目的。将原先的n个特征用数目更少的m个特

润森·2020-08-13 11:22

PCA(主成分分析)降维可视化Matlab实现

1.二维数据降维动态演示下图通过使用投影关系将二维点集映射到一维直线上，直观上展示了二维到一维的降维和数据的映射关系。

顧辰·2020-08-13 11:09

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|主成分分析（PCA）降维

主成分分析（PCA）降维PCA是一种基于从高维空间映射到低维空间的映射方法，也是最基础的无监督降维算法，其目标是向数据变化最大的方向投影，或者说向重构误差最小化的方向投影。它由KarlPearson在1901年提出，属于线性降维方法。与PCA相关的原理通常被称为最大方差理论或最小误差理论。这两者目标一致，但过程侧重点则不同。最大方差理论降维原理将一组N维向量降为K维(K大于0，小于N)，其目标是选

Luara_lyy·2020-08-13 11:30

机器学习-python编写主成分分析(PCA)数据降维

代码及数据集下载：PCA在机器学习之前通常需要对数据进行降维处理，有以下原因：使得数据集更易使用降低很多算法的计算开销去除噪声使得结果易懂这里讲的降维方法为主成分分析法（PCA），将数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，新的坐标系的选择是由数据本身决定的。第一个坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向，第二个新最标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向。该过程一直重复，重复次数为想要保留原始数

贰锤·2020-08-13 11:25

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

稚枭天卓·2020-08-13 10:39

Sklearn - PCA数据降维

PCA是无监督数据降维方式，目的是将一个高维数据集转换为一个低维数据集。如今我们的数据集往往有成百上千维的特征，但并不是所有的特征都很重要，通过降维，去除那些不重要的特征。

taon1607·2020-08-13 10:16

对iris的主成分分析

主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。

simonwoo的世界·2020-08-13 10:34

python_主成分分析(PCA)降维

主成分分析（principalcomponentanalysis）是一种常见的数据降维方法，其目的是在“信息”损失较小的前提下，将高维的数据转换到低维，从而减小计算量。

huizxhhui1994·2020-08-13 10:38

机器学习系列（8）：主成分分析（PCA）及白化（ZCA）

主成分分析（PCA）是一种数据降维算法。白化主要是降低输入特征的冗余性。假设X是m*n的矩阵，由n个样本（m维特征）组成。

涵子涵·2020-08-13 10:28

基于sklearn的主成分分析

理论部分特征降维特征降维是无监督学习的一种应用：将n维的数据降维为m维的数据（n>m）。

月见樽·2020-08-13 10:53

机器学习复习：主成分分析PCA

我的个人博客：https://huaxuan0720.github.io/，欢迎访问数据降维 在很多时候，我们收集的数据样本的维度很多，而且有些维度之间存在某一些联系，比如，当我们想要收集用户的消费情况时

子为空·2020-08-13 09:13

基于sklearn的主成分分析(PCA)代码实现

的主成分分析代码实现一、前言及回顾二、sklearn的PCA类介绍三、分类结果区域可视化函数四、10行代码完成葡萄酒数据集分类五、完整代码六、总结基于sklearn的主成分分析代码实现一、前言及回顾从上一篇《PCA数据降维原理及

Charzous·2020-08-13 09:05

运用sklearn进行主成分分析(PCA)代码实现

sklearn进行主成分分析(PCA)代码实现一、前言及回顾二、sklearn的PCA类介绍三、分类结果区域可视化函数四、10行代码完成葡萄酒数据集分类五、完整代码六、总结一、前言及回顾从上一篇《PCA数据降维原理及

Charzueus·2020-08-12 16:00

用 PCA 方法进行数据降维

在进行数据分析时，我们往往会遇到多维数据，多维数据在处理时由于维度较大计算起来非常麻烦，这时我们需要对数据进行降维。而在所有降维方法中，PCA是我们最常用的方法之一，其在使用时可以消除指标间的相互影响，同时也不用考虑数据的分布，而且降维效果非常明显，所以PCA可以在绝大多数情况下使用。而本文就是用python来解释一下如何用PCA方法进行降维。首先对PCA进行一下简介。PCA全称是principa

Python中文社区·2020-08-12 10:48

R语言 PCA 主成分分析

1、关键点综述：主成分分析因子分析典型相关分析，三种方法的共同点主要是用来对数据降维处理的从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。

DemonHunter211·2020-08-11 12:04

主成分分析降维(用Python中的PCA模块实现)

之前本人写过一篇用Python实现主成分降维的文章,现在想想感觉方法很麻烦,因为Python的PCA模块可以很容易的完成数据降维。

hllingg·2020-08-11 10:44

python 实现数据降维推荐系统（附Python源码）

主成分分析原理：请点击PCA查看#!usr/bin/envpython#_*_coding:utf-8_*_importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#如果一个旅游网站里面有100000个注册用户，以及100个注册酒店，网站有用户通过本网站点击酒店页面的#记录数据信息A=Aij100000*100Aij表示第i个用户点击j

IT界的小小小学生·2020-08-11 09:50

PCA数据降维原理及python应用（葡萄酒案例分析）

以葡萄酒数据集分类为例1、认识PCA（1）简介（2）方法步骤2、提取主成分3、主成分方差可视化4、特征变换5、数据分类结果6、完整代码总结：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

Charzous·2020-08-11 09:56

机器学习(二)

机器学习二数据的降维过滤式Filter机器学习基础机器学习开发流程机器学习算法分类机器学习模型是什么数据的划分和介绍sklearn数据集转换器和预估器数据的降维维度是指的是数组的维度降维:维度:特征的数量数据降维

zzugsh·2020-08-11 02:29

主成分分析PCA数据降维原理及python应用（葡萄酒案例分析）

目录主成分分析（PCA）——以葡萄酒数据集分类为例1、认识PCA（1）简介（2）方法步骤2、提取主成分3、主成分方差可视化4、特征变换5、数据分类结果6、完整代码总结：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

Charzueus·2020-08-10 22:00

Python进行统计建模

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、pyecharts等，那么在掌握了这些基础技能之后

·2020-08-10 19:50

Vinicier·2020-08-10 10:25

数据挖掘笔记-聚类-KMeans-文档聚类

KMediods算法聚类完成之后发现结果不是很理想，后面发现将数据降维后，结果还是比较理想的。

人生偌只如初见·2020-08-10 05:55

数据降维笔记——非负矩阵分解（NMF）,人脸数据特征提取

数据降维——非负矩阵分解（NMF）一、原理Non-negativeMatrixFactorization,实在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。

夏绿·2020-08-10 05:04

主成分分析(PCA)算法实现iris数据集降维

主成分分析(PCA)算法1.PCA简介：PCA(PrincipalComponentAnalysis)，主成分分析，是一种常用的数据降维算法。

wszhou1997·2020-08-10 04:14

数据降维：PCA主成分分析降维示例及函数参数解释

PCA可以压缩数据，也就是所谓的数据降维。数据降维是指在保留重要信息的同时消除那些“无用信息量的信息”。PCA关注的是线性相关性，如果一个数据矩阵的列空间的

2020重新做人·2020-08-10 03:35

07_数据降维，降维算法，主成分分析PCA,NMF，线性判别分析LDA

1、降维介绍保证数据所具有的代表性特性或分布的情况下，将高维数据转化为低维数据。聚类和分类都是无监督学习的典型任务，任务之间存在关联，比如某些高维数据的分类可以通过降维处理更好的获得。降维过程可以被理解为数据集的组成成分进行分解（decomposition）的过程，因此sklearn为降维模块命名为decomposition。在对降维算法调用需要使用sklearn.decomposition模块2

to.to·2020-08-09 17:02

[Python3] 机器学习 ——（二）Scikit-Learn简介

Scikit-Learn的数据表示1.数据表2.特征矩阵3.目标数组（二）Scikit-Learn的评估器API1.API基础知识2.有监督学习示例：简单线性回归3.有监督学习示例：鸢尾花数据分类4.无监督学习示例：鸢尾花数据降维

TreasureAI·2020-08-08 13:15

数据分析之PCA-2

的推导与解释https://www.jianshu.com/p/16d4389ce92cWZFish0408关注12017.08.1418:34:58字数4,050阅读32,836前言PCA是一种无参数的数据降维方法

天九歌·2020-08-07 19:26

数学建模之主成分分析

数据降维及其作用：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

ly521_·2020-08-07 15:44

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