数据降维

Spectral（SPY）学习笔记(3)-高光谱降维（Dimensionality Reduction）

实现高光谱数据降维由于所谓的“维数诅咒”，处理数百个波段的高光谱图像可能会增加计算量，影响分类精度。为了缓解这些问题，通常需要降低数据的维数。主成分变换高光谱图像中的许多波段往往具有很强的相关性。
luomuone·2020-08-04 16:57

机器学习_用PCA主成分分析给数据降维

数据分析中常使用PCA给数据降维，
xieyan0811·2020-08-04 08:52

PYTHON机器学习实战——PCA主成分分析　数据降维

#-*-coding:utf-8-*-#!/usr/bin/python'''主成份分析principalcomponentanalysisPCA先求解协方差矩阵再求解协方差举矩阵的特征值和特征向量'''#测试程序#importpcapca.pca_test()#importpcapca.secomTest()fromnumpyimport*#载入文件数据文件名分隔符defloadDataSet(
EwenWanW·2020-08-04 08:05

数据预处理——数据降维（主成分分析）

数据降维在构建机器学习模型时，有时特征是极其复杂，当特征的维度达到几千维时，模型训练将会耗费大量的时间。另外，如果特征较多，还会出现多重共线性、稀疏性的问题。
沐小辰·2020-08-04 07:05

利用PCA对数据降维并处理Iris数据集（附Python代码）

PCA步骤假设数据的存储方式为，每一行一个样本，每一列一个特征，这符合绝大多数我们处理的数据的形式。去均值化，将数据datarows,colsdata_{rows,cols}datarows,cols的每一列减去其自身列的均值，即每一组特征减去该组特征的均值。求协方差矩阵，这里的data是上一步去均值化后的数据矩阵，nsamplesn_{samples}nsamples是样本的个数，cov=(da
koko_TT·2020-08-04 07:25

PCA(主成分分析）和LDA(线性判别分析）的异同处及应用场景

在机器学习领域，PCA和LDA都可以看成是数据降维的一种方式。但是PCA是无监督的，也就是说不需要知道样本对应的标签，而LDA是有监督的，需要知道每一个数据点对应的标签。
NongfuSpring-wu·2020-08-04 06:57

字典学习（Dictionary Learning, KSVD）详解

注：字典学习也是一种数据降维的方法，这里我用到SVD的知识，对SVD不太理解的地方，可以看看这篇博客：《SVD（奇异值分解）小结》。1、字典学习思想字典学习的思想应该源来实际生活中的字典的概念。
weixin_30307267·2020-08-04 03:36

PCA和SVD降维原理

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。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上。PCA的工作就是从原始的
mentorzf·2020-08-04 02:11

SVD数据降维

1.SVD用于数据压缩Am×n=Um×rΣr×r(Vn×r)T=∑σiuivTi1）数学特征：a.r为矩阵的秩，转换坐标基底，表示矩阵A每行每列所用向量的最小维度b.U和V称为左奇异矩阵和右奇异矩阵，都是单位正交阵，每个奇异向量都是由矩阵A的行和列的线性组合得到c.Σ是对角矩阵，每个值称为奇异值，表示奇异向量（U和V每列）对矩阵A的能量贡献，因此可以将某些较小的奇异值置0，来达到数据压缩的目的，经
langzhining·2020-08-03 18:09

《机器学习实战》学习笔记（七）之预测数值类型数据：回归

john_bh/运行平台：WindowsPython版本：Python3.6IDE：Sublimetext3一降维技术1什么是降维2降维的方法二PCA三实例1在Numpy中实现PCA2利用PCA对半导体制造数据降维四总结一
john_bh·2020-08-03 18:26

机器学习——数据降维——主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）

一、主成分分析（PCA）主成分分析，PrincipalComponentAnalysis(PCA)，是现代数据分析的标准工具，它可以把庞大复杂的高维数据集（变换之前的数据集各维度之间存在相关性），通过数学变换，转化成较低维度的数据集，并去除掉维度之间的相关性。PCA的优势和劣势都在于，它是一个非参数的分析。没有需要调整的参数，它的答案是唯一的，独立于用户特性的。PCA和LDA的区别可见《多元统计分
xia ge tou lia·2020-08-03 17:07

数据降维--SVD&CUR

矩阵的秩秩即维度SVD使用SVD降维SVD示例WehaveusedthreecolumnsforU,Σ,andV,thecolumnsofUandVcorrespondtoconcepts.Thefirstis“sciencefiction”andthesecondis“romance.”Itishardertoexplainthethirdcolumn’sconcept,butitdoesn’t
GeekStuff·2020-08-03 16:34

利用PCA进行数据降维

一、进行数据降维的原因1.使得数据更加容易使用2.降低很多算法的计算开销3.去除数据中的噪声(例如使用自编码器AE可以给图片进行降噪处理)4.便于可视化二、常见的降维技术在已标注和未标注的数据上都有降维技术
CurryCoder·2020-08-03 15:56

《机器学习实战》PCA简化数据

一、降维技术1.1数据降维的必要性多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。高维空间本身具有稀疏性。
Anthony_Wu·2020-08-03 15:31

ML笔记：字典学习3（Dictionary Learning，KSVD）

文章目录一、字典学习数学模型1.1、数学描述1.2、求解问题1.3、字典学习算法实现字典学习也是一种数据降维的方法，这里我用到SVD的知识，对SVD不太理解的地方，可以看看这篇博客：奇异值分解SVD一、
小张爱学习!·2020-08-03 14:12

主成分分析（PCA）原理详解-特征值分解&&SVD分解

主成分分析（PCA）原理详解1.PCA的概念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。
黎曼不会算积分·2020-08-03 12:25

徒手写代码之《机器学习实战》----PCA算法(1)（利用PCA对半导体制造数据降维）

利用PCA对半导体制造数据降维说明:将secom.data放在当前目录下。
憨宝宝·2020-08-03 11:25

PCA降维及SVD

2.数据降维主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维方法，属于无监督学习。所谓降维就是将数据指标从高维度减到低维度
xiaoa~·2020-08-03 11:26

使用主成分分析（PCA）方法对数据进行降维

我们知道当数据维度太大时，进行分类任务时会花费大量时间，因此需要进行数据降维，其中一种非常流行的降维方法叫主成分分析。
手撕机·2020-08-03 10:23

DeepLearnig Notes

Tutorials、Notes博客都会不定期迭代更新目录零数字图像处理-传统解决方案0图像处理图像基础、运算图像增强图像编码图像还原图像分割图像识别图像特征表示、提取图像重建1机器学习线性模型决策树贝叶斯k近邻数据降维聚类
Fighter Fong·2020-08-03 10:04

Python处理脑电数据：PCA数据降维

pca.py#!-coding:UTF-8-fromnumpyimport*importnumpyasnpdefloadDataSet(fileName,delim='\t'):fr=open(fileName)stringArr=[line.strip().split(delim)forlineinfr.readlines()]datArr=[map(float,line)forlineinst
Triple-L·2020-08-03 05:58

统计机器学习---主成分分析（PCA）

主成分分析的基本了解主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法，PCA的主要思想是将高维的特征映射到k维上。这k维就是主成分，并能保留原始变量的大部分信息，这里的信息是指原始变量的方差。
leemusk·2020-08-03 01:39

LDA算法原理及LDA与PCA的比较

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。
Yuki.Lemon·2020-08-02 15:27

第二次作业：卷积神经网络 part 1

1视频学习1.1深度学习的数学基础在这一章里主要学习了以下内容：矩阵的线性变换，特征向量与特征值；秩：如果矩阵的各行具有相关性，一般是低秩的；通常利用秩进行数据降维（如：利用最大秩压缩图像、奇异值分解）
小小凤~·2020-08-01 17:00

第二次作业：卷积神经网络 part01

数据降维：只保留前R个较大奇异值及其对应的特征向量（较大奇异值包含了矩阵的主要信息）。低秩近似：保留决定数据分布的最主要的模式/方向（丢弃的可能是噪声或其他不关键的信息）。
QQQQQQgq·2020-08-01 15:00

数据降维3：降维映射及PCA的实现与使用

数据降维第三弹来啦！0x01高维数据向低维数据映射在之前已经学习了如何求一个数据集的前n个主成分，但是数据集本身已经是n维的，并没有进行降维度。那么PCA是如何降维的呢？如何从高维数据向低维数据映射？
木东居士·2020-08-01 08:16

《数据挖掘导论》学习

3、数据挖掘要解决的问题【可伸缩】由于数据集太大，处理的数据不能放进内存，可能需要非内存算法（抽样技术或者开发并行和分布算法）【高维性】数据唯独增脏正比于测量的次数，需要进行数据降维处理【异
繁星不尽月不休·2020-08-01 07:06

机器学习笔记十九 使用PCA简化数据（未完）

PCA[1]主要用于数据降维，对于一系列例子的特征组成的多维向量，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例子中都为1，或者与1差距不大，那么这个元素本身就没有区分性，用它做特征来区分，
谢厂节_编程圈·2020-08-01 07:34

机器学习其他常用技术之主成分分析(PCA)

文章目录一.数据降维（DimensionalityReduction）二.PCA一.数据降维（DimensionalityReduction）在讲PCA之前，我们先来说一说数据降维，先看看一个例子：任务
Lfone001·2020-08-01 06:36

数据降维——KernelPCA

模型原型classsklearn.decomposition.KernelPCA(n_components=None,kernel=’linear’,gamma=None,degress=3,coef0=1,kernel_params=None,alpha=1.0,fit_inverse_transform=False,eigen_solver=’auto’,tol=0,max_iter=None
小小蒲公英·2020-08-01 05:20

主成分分析简单例子

一、数据降维对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。
Steven_ycs·2020-08-01 05:42

R语言 PCA

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。
weixin_34088838·2020-08-01 04:27

数据降维-核化线性降维（kernelized PCA）

主要是在传统的PCA中加入了kernel。传统的PCA使用的是线性变换，为此(Schoelkopfetal.1998)在传统的PCA中引进了kernel的技巧，本文的主要参考文献为MLAPP,参考的是第14章的第四小节，算法如下：这个算法，和传统的pca差不多，主要步骤3和8主要是做特征空间的中心化，因为pca处理的是中心化后的数据，推断步骤如下：详细细节可以查看MLAPP这本书。代码如下：fro
u_say2what·2020-08-01 02:05

特征提取之PCA

PCA算法也叫主成分分析（principalcomponentsanalysis），主要是用于数据降维的。为什么要进行数据降维？
AcceptedLin·2020-08-01 02:47

数据降维（PCA、KPCA、PPCA）及C++实现

1、何为数据降维1.1维数灾难：往往满足采样条件所需的样本数目巨大、样本稀疏、距离计算困难。
phymat.nico·2020-08-01 00:15

数据降维及压缩1：主成分分析PCA实例

importpandasaspdfromsklearn.decompositionimportPCA#要读取的文件inputfile='./data.xls'#要写入的文件outputfile='./reduced_data.xls'#读取data=pd.read_excel(inputfile,header=None)print(data)#pca对象pca=PCA()#数据拟合pca.fit(
sevieryang·2020-07-31 23:35

机器学习----数据特征预处理---数据降维

1.数据的降维方法注意这里的意思不是说将多维数据降为低维数据，比如说，将三维降为二维这种。而是减少相关度低的特征数据。2.具体方法：1)特征选择冗余:部分特征的相关度高，容易消耗计算性能噪声:部分特征对预测结果有影响。主要方法：Filter(过滤式):VarianceThresholdEmbeded(嵌入式):正则化,决策树Wrapper(包裹式)神经网络==>后续深入API:sklearn.fe
郑德帅·2020-07-31 22:57

PCA降维以及Kmeans聚类实例----python,sklearn,PCA,Kmeans

PCA算法也叫主成分分析（principalcomponentsanalysis），主要是用于数据降维的。
5_Kong·2020-07-31 21:45

数据降维 实例

secom.data3030.9325642187.73331411.12651.360210097.61330.12421.50050.0162-0.00340.9455202.439607.9558414.87110.04330.968192.396312.5191.4026-54192916.5-4043.757510.89551.7733.04964.23332.02220.16323.5
mllhxn·2020-07-31 20:50

特征选择与数据降维(特征提取)

降维降维的方法：结合专业知识剔除或合并类别通过数据概要来发现变量间的信息重叠(并剔除或合并类别)对数据进行转换，例如将分类型变量转换为数值型变量使用如主成分分析(PCA)这样的自动降维技术来创建一系列新的变量(原变量的加权平均)。这些变量互不相关，并且其中很小的一个子集就包含了原始数据中很大一部分信息(因此我们可以只使用新变量集的一个子集来实现降维)。可以利用一些数据挖掘的方法：如回归模型、分类和
林夕雨小月·2020-07-31 19:57

图像特征提取之--PCA方法

PCA主要用于数据降维，对于高维的向量，PCA方法求得一个k维特征的投影矩阵，这个投影矩阵可以将特征从高维降到低维。投影矩阵也可以叫做变换矩阵。新的低维特征必须每个维都正交，特征向量都是正交的。
Tsingfeng_math·2020-07-31 19:15

PCA实现步骤及其与opencv中PCA实现方式的对比

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。
IT修道者·2020-07-31 16:01

数据降维

数据降维分类PCA(主成分分析降维)相关系数降维PCA降维(不常用)实现思路对数据进行标准化计算出数据的相关系数矩阵(是方阵,维度是nxn,n是特征的数量)计算出相关系数矩阵的特征值和特征向量(虽然这里说的是向量
anmin1992·2020-07-31 15:52

从零开始实现主成分分析(PCA)算法

www.zhihu.com/people/feng-xue-ye-gui-zi前面两篇文章详细讲解了线性判别分析LDA，说到LDA，就不能不提到主成份分析，简称为PCA，是一种非监督学习算法，经常被用来进行数据降维
浩瀚之水_csdn·2020-07-31 15:30

流形学习概述

书的购买链接书的勘误，优化，源代码资源数据降维问题在很多应用中，数据的维数会很高。以图像数据为例，我们要识别32x32的手写数字图像，如果将像素按行或者列拼接起来形成向量，这个向量的维数是1024。
SIGAI_csdn·2020-07-31 14:48

数据降维（PCA、KPCA、PPCA）及C++实现

1、何为数据降维1.1维数灾难：往往满足采样条件所需的样本数目巨大、样本稀疏、距离计算困难。
人工智障1111·2020-07-31 12:04

Sklearn——Sklearn的介绍与安装

是机器学习领域当中最知名的python模块之一.Sklearn包含了很多种机器学习的方式:Classification分类Regression回归Clustering非监督分类Dimensionalityreduction数据降维
程旭员·2020-07-30 21:07

Sklearn安装

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ModelSelection
john_bh·2020-07-30 19:31

二代测序群体进化-GWAS分析及案例解析

群体进化-gwas分析群体进化基础分析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·2020-07-30 04:19

神经网络用于数据降维

来自论文：ReducingtheDimensionalityofDatawithNeuralNetworks这篇文章是深度学习领域的大牛hinton写的。这篇文章涉及的一个主要知识点就是受限玻尔兹曼机，所以你要先懂什么是玻尔兹曼机，如果你百度，基本是相同的解释，我基本都没有理解。这里推荐一篇文章《受限玻尔兹曼机》张春霞，写的很详细，比较容易理解，截取一段：首先介绍一下玻尔兹曼机的机构：下边是如何训
Twenty_seven·2020-07-29 16:56
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