数据降维第16页

机器学习笔记之二十二——PCA与SVD

PCA（主成分分析）是机器学习中常用于数据降维的一种方式，SVD（奇异值分解）也具有降维的效果，在推荐领域、nlp领域较为常见。

落在地上的乐乐·2020-07-29 11:37

多元数据降维方法--线性方法--《多元数据分析（2012）》笔记3

线性方法：多元特征选择和多元特征转换方法（又可分为主成分分析和因子分析）1.主成分分析法适用于：原始数据之间存在较高的相关性，变量之间相关性越强，则原始数据之间存在非常大的冗余。主成分分析在MATLAB中实现：princomp(需提供原始数据集)、pcacov(需提供样本数据间的协方差和相关系数)。实现：X=3+randn(30,1);%randn(30,1)表示随机产生30*1的正太矩阵。Y=5

wangdi_37927·2020-07-28 15:30

scikit-learn的简单使用

分类，回归，无监督，数据降维，数据预处理等等，包含了常见的大部分机器学习方法。

哎一入江湖岁月催·2020-07-28 06:03

特征表示：特征选择、特征抽取（方法概述）

以前一说数据降维，立马想到了主成分分析，最多加上个因子分析。因为是偏统计一点的。要是在多说，可能就不知道了。今天看到了别人的总结，要记下来以供以后参考。

bingfeiqiji·2020-07-27 19:14

第一次作业：深度学习基础

无法引入有效监督；过于复杂，无法纠错修改；参数不透明；推理性差；端到端对数据依赖性强~M-P神经元~几种激活函数~单层感知器~万有逼近定理~多层感知器~神经网络每一层的作用~BP算法~自编码器（图像降噪，数据降维

米高桑·2020-07-25 11:00

机器学习算法笔记Ⅳ——主成分分析原理及应用

DeepHao·2020-07-16 07:55

t-分布邻域嵌入算法（t-SNE algorithm）简单理解

这篇文章主要介绍一个有效的数据降维的方法t-SNE.大数据时代，数据量不仅急剧膨胀，数据也变得越来越复杂，数据的维度也随之增加。比如大图片，数据维度指的是像素的数量级，范围从数千到数百万。

lzl1663515011·2020-07-16 03:05

机器学习案例：利用主成分分析为人脸数据降维——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》笔记该案例用的数据集为Scikit-Learn中的Wild数据集。首先将人脸数据中前几个主成分的图像进行可视化，然后再看看这些成分的累计方差，最后根据累计方差图选择合适的主成分对人脸数据进行低维重构，观察效果。一、特征脸fromsklearn.datasetsimportfetch_lfw_peoplefaces=fetch_lfw_people(min_faces_p

elma_tww·2020-07-15 22:41

OpenCV实现主成分分析（PCA）

这里先简单说一下我对主成分的理解，就是将数据降维。一组数据间的各个元素可能存在一定的关联。

Joemt·2020-07-15 18:55

点云深度学习语义分割拓展学习

借助语义分割对真实场景的理解与识别不同任务：语义（场景）分割；实例（物体）分割；部件分割PPT大纲一、基于多视角平面投影的网络：已有成功经验解决现有问题1、多视角表示：3D数据投影到不同的2D平面完成数据降维

zhiwen1225·2020-07-15 12:24

数据降维处理：PCA之奇异值分解（SVD）介绍

01—回顾昨天实践了一个数据降维的例子，用到了5个二维的样本点，通过特征值分解法，将样本降维为1个维度，这个过程又称为数据压缩，关于这篇文章，请参考：数据降维处理：PCA之特征值分解法例子解析今天来进一步谈谈数据降

算法channel·2020-07-15 10:01

R语言学习记录：因子分析的R实现

时间：2018-08-09(学习时间)、2018-08-12(记录时间)教程：知乎：LearnR|数据降维之主成分分析（上）、LearnR|数据降维之因子分析（下）作者：Jason数据来源：《应用多元统计分析

woooooood·2020-07-15 09:00

数据分析学习总结笔记03：数据降维经典方法

数据分析学习总结笔记03：数据降维经典方法1.数据降维概述2.数据降维的应用3.数据降维经典方法3.1主成分分析（PCA）3.1.1PCA概述3.1.2PCA原理3.1.3PCA&LDA3.1.4基于标准化变量的主成分分析

Lynn Wen·2020-07-15 07:09

[机器学习]--数据降维（PCA）

数据降维即降低数据的维度，将原始高维特征空间中的点向一个低维度空间投影，新的空间维度低于原始特征空间，所以维度减少。

chaowu1993·2020-07-15 06:55

机器学习实战ByMatlab（二）PCA算法

原创】Liu_LongPo转载请注明出处【CSDN】http://blog.csdn.net/llp1992PCA算法也叫主成分分析（principalcomponentsanalysis），主要是用于数据降维的

Liu_LongPo·2020-07-14 14:39

python数据降维的几个常用操作

一、基于特征选择的降维基于sklearn的feature_selection进行特征选择SelectPercentile将变量集中的特征变量与目标变量根据指定函数进行分析打分，只保留用户指定百分比的最高得分的特征fromsklearnimportfeature_selectionfromsklearn.feature_selectionimportf_classif#默认使用f_classif进行

景韦·2020-07-14 12:10

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法

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

算法与数学之美·2020-07-14 04:26

数据降维之PCA方法与python实现

基本数学知识向量内积：通过内积可以判断两个数据信息之间的相关性设两个向量：a1→=(x1,y1),a2→=(x2,y2)\overrightarrow{a_{1}}=\left(x_{1},y_{1}\right),\overrightarrow{a_{2}}=\left(x_{2},y_{2}\right)a1=(x1,y1),a2=(x2,y2)，夹角为θ\thetaθ有a⃗⋅b⃗=∣a⃗∣∗

nono_x·2020-07-14 03:19

机器学习-数据降维之PCA(SVD奇异值分解&特征值分解)

小火箭丶·2020-07-14 01:05

降维咋搞？与你分享基于 Python 的 11 种经典降维算法

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

ikeguang·2020-07-13 04:28

数据降维、PCA——基于鸢尾花数据集

主成分分析PCA主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）主成分：可以把具有相关性的高纬度变量，合成为线性无关的低纬度变量，称为主成分。主成分能够尽可能保留原始数据的信息。方差（度量分散程度）协方差（度量两变量间的线性相关性，0，线性无关）特征向量：描述数据结构的非零向量。原理：矩阵的主成分就是其协方差矩阵对应的特征向量，按照对应的特征值大小进行排序，最大的特征值就

夏绿·2020-07-12 18:28

【Python实例第26讲】一个主成分的例子

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（入群联系qq：2279055353）主成分(PCA)是一种重要的数据降维技术。PCA位于scikit-learn的decomposition模块里。

Goodsta·2020-07-12 15:10

基于某电信运营数据的精准营销分析

基于某电信运营数据的精准营销分析前言摘要研究思路数据的说明与处理数据来源及属性说明数据预处理数据归一化基于主成分分析的数据降维主成分原理主成分降维基于支持向量机的用户分类模型支持向量机的原理基于支持向量机的模型设计

付你妹·2020-07-12 11:01

基于scikit-learn的文本特征提取和特征选择

进到scikit-learn首页，看到的6个部分就对应Scikit-learn的六大基本功能：数据预处理，数据降维，分类

雪糕cool·2020-07-12 11:51

手写数字识别——数据降维(PCA)技术在图像识别中的应用

DataFrameimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#向量机fromsklearn.svmimportSVC#主成分分析(principalcomponentsanalysis),主要用于数据降维的

不凡De老五·2020-07-12 10:18

Deep learning：三十五(用NN实现数据降维练习)

前言：本文是针对上篇博文Deeplearning：三十四(用NN实现数据的降维)的练习部分，也就是Hition大牛science文章reducingthedimensionalityofdatawithneuralnetworks的code部分，其code下载见：http://www.cs.toronto.edu/~hinton/MatlabForSciencePaper.html。花了点时间阅读

???Sir·2020-07-12 09:31

随机森林算法原理及OpenCV应用

随机森林算法是机器学习、计算机视觉等领域内应用较为广泛的一个算法、它不仅可以用来做分类（包括二分类和多分类），也可用来做回归预测，也可以作为一种数据降维的手段。

weixin_30491641·2020-07-12 06:37

PCA算法---实验代码完整版(实验代码+数据集下载)

注：实验代码与数据集下载链接简介：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

爱打王者的码农·2020-07-12 01:15

Python数据建模--主成分分析

主成分分析二维数据降维导入库数据创建数据在图形中展示构建模型数据转换，生成新变量数据在图中展示多维数据降维加载数据模型建立二维数据制图主成分筛选绘制结果图PCA主成分分析的python实现方法介绍：最广泛无监督算法

小白-小天·2020-07-11 20:36

机器学习四大数据降维方法详解

引言：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。降维的本质是学习一个映射函数f:x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。目前大部分降维算法处理向量表达的数据，也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据。之所

Feng继续吹·2020-07-11 15:30

PCA主成分分析笔记

主成分分析，是数据降维的一种方法，比如一件事，我们有nnn个维度来描述它，但是这样描述起来太复杂，做数据处理的时候，也有计算量也很大。这时候，如果用较小的几个变量来说明这件事，就非常理想了。

jay&chuxu·2020-07-11 09:13

流形学习——MDS & ISOMAP

流形学习流形学习1.矩阵内积2.特征值，特征向量，特征分解2.1特征值和特征向量2.2特征分解3.数据降维3.1MDS（MultipleDimensionalScaling）3.1.1实现流程3.1.2pseudocode3.1.3code

Vk_ch·2020-07-11 08:15

python主成分分析实战案例

PCA主成分分析主要用于数据降维。由一系列特征组成的多维向量，其中某些元素本身没有区分性，或者彼此区分不大。此时，如果用它做特征区分，相似元素贡献会比较少。

空城0707·2020-07-11 08:44

机器学习之初识PCA

一定义及用途定义：即主成分分析方法，无监督学习方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。

dymkkj·2020-07-11 05:14

sklearn 数据预处理，数据降维之特征选择，PCA主成分分析

目录1.数据集的维度2.什么是数据集降维3.数据降维的方式4.特征选择1.特征选择的原因2.特征选择是什么3.特征选择的主要方法4.Filter（过滤式）:VarianceThreshold5.PCA主成分分析

JJH的创世纪·2020-07-11 04:02

PCA为什么要用协方差矩阵？

PCA方法是数据降维的重要手段之一，方法比较简单，就是将样本数据求一个维度的协方差矩阵，然后求解这个协方差矩阵的特征值和对应的特征向量，将这些特征向量按照对应的特征值从大到小排列，组成新的矩阵，被称为特征向量矩阵

babywong·2020-07-11 02:32

SOM自组织神经网络

应用：数据聚类，数据降维（如映射高维数据到2维平面）SOM自组织神经网络是两层结构，包括输入层和竞争层。为什么要用这种结构？

richard2357·2020-07-10 01:37

机器学习中的算法-降维算法

原创文章,如需转载请保留出处本博客为唐宇迪老师python数据分析与机器学习实战课程学习笔记一.数据降维降维就是一种对高维度特征数据预处理方法。

Something Just Like·2020-07-09 21:55

R语言 PCA(主成分分析）

R语言PCA转自：http://www.cnblogs.com/longzhongren/p/4300593.html1、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

g863402758·2020-07-09 16:29

KNN-iris分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspyb%matplotlibinlinefromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearnimportdatasets加载数据，数据降维

Wind_know·2020-07-09 12:28

Python的机器学习库之Sklearn快速入门

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

Jasonhaven·2020-07-09 10:57

机器学习］学习笔记：PCA（主成分分析）的直观理解

PCA是一种基本的数据降维技术。在知乎或者百度搜索PCA，会找到很多关于PCA的介绍。我喜欢在直观上理解数学知识。因此我打算从直观的角度把我对PCA的理解写出来。毕竟是个人见解，如有不妥之处欢迎指正。

武辰1996·2020-07-09 00:08

一些变量筛选方法——2、《An Introduction to Statistical Learning with R》上的数据降维方法

课本上数据降维方法标准的回归模型定义为：Y=β0+β1X1+⋯+βpXp+ϵ,Y=\beta_0+\beta_1X_1+\cdots+\beta_pX_p+\epsilon,Y=β0+β1X1+⋯+βpX

Kanny广小隶·2020-07-08 20:06

主成分分析简介及实现过程

一、概述PCA是一种基于统计的技术，在人脸识别、图像压缩等领域得到了广泛的应用，常用作数据降维。首先介绍将在PCA中使用的数学概念。它包括标准差、协方差、特征向量和特征值。

小呆瓜丶博客·2020-07-08 19:40

PCA算法理解及代码实现

github：PCA代码实现、PCA应用本文算法均使用python3实现1.数据降维在实际生产生活中，我们所获得的数据集在特征上往往具有很高的维度，对高维度的数据进行处理时消耗的时间很大，并且过多的特征变量也会妨碍查找规律的建立

weixin_30377461·2020-07-08 13:04

主成分分析 python, sklearn

主成分分析（PrincipleComponentAnalysis,PCA）是数据降维的一个方法：原始的统计数据中有很多变量，可以采用主成分分析方法将原始数据降维为少数几个变量的数据。

心态与做事习惯决定人生高度·2020-07-08 04:20

奇异值分解实验：图像压缩与推荐系统

因为本科的线性代数主要研究方阵（除了线性系统），所以大学里并没有介绍非方阵的奇异值分解（SVDSVDSVD），奇异值分解在数据降维、语义分析、图像等领域都有十分广泛的应用，比如PCAPCAP

Debroon·2020-07-08 01:01

PCA（主成分分析）方法数据降维、重构和人脸识别

本文使用matlab采用PCA完成对数据的降维、重构和人脸识别。参考文章：http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/38536463我眼中的PCA：数据的维数过高，处理起来耗时又费力，于是就在想我能不能只处理部分维数，并且得到的结果与全部维数的结果一致。当当当，PCA就出炉了。简单来说，就是一个图片有2000个特征维度，而实际上只有其中100维

csdn_funquiz·2020-07-08 00:10

【python】sklearn中PCA的使用方法

fromsklearn.decompositionimportPCAPCA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。

我从崖边跌落·2020-07-07 20:02

PCA

PCA数据降维一、主成分的计算步骤1-对原始数据进行标准化处理，消除量纲2-计算标准化数据的相关系数矩阵3-计算标准化数据的相关系数矩阵的特征根及对应的特征向量4-选出最大的特征根，对应的特征向量等于第一主成分的系数

lswbjtu·2020-07-07 15:28

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