数据降维第17页

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

如何给工业大数据降维去噪，你可以试试特征选择

在之前格物汇的文章中，我们介绍了特征构建的几种常用方法。特征构建是一种升维操作，针对特征解释能力不足，可以通过特征构建的方法来增加特征解释力，从而提升模型效果。随着近几年大数据技术的普及，我们可以获取海量数据，但是这些海量数据带给我们更多信息的同时，也带来了更多的噪音和异常数据。如何降维去噪成为很多企业关注的焦点，今天我们将介绍特征工程中的一种降维方法——特征选择。什么是特征选择特征选择(Feat

getech·2020-07-07 08:48

机器学习算法（四）之PCA降维算法代码

PCA降维的算法的代码，可以使用sklearn进行直接进行调用，调用的代码如下：将sklearn机器学习框架进行安装pipinstallsklearn调用sklearn工具包用来进行PCA数据降维导入矩阵与数组计算扩展包

千与千寻DL·2020-07-07 03:16

K_Means聚类算法

sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，对常用的机器学习算法进行了封装其中包括：1.分类（Classification）2.回归（Regression）3.聚类（Clustering）4.数据降维

小张也是蛮拼的·2020-07-06 20:18

自动编码器重建图像及Python实现

随着深度学习的出现，AE可以通过网络层堆叠形成深度自动编码器来实现数据降维。

岳小刀·2020-07-06 11:15

PCA(主成成分分析)和LDA(线性判别分析)详解-共性和区别

注：这里说的LDA实际上讲的是Fisherlineardiscriminantanalysis在machinelearning领域，PCA和LDA都可以看成是数据降维的一种方式。

yj_isee·2020-07-06 10:48

PCA主成分分析

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。

yangyang_liu·2020-07-06 10:11

Python实现PCA降维

1、PCA的主要作用：（主成分分析）（1）一个非常有效的数据降维方法，可以在尽可能少维数的前提下，尽量多地保持训练数据的信息。

( •̆ ᵕ •̆ )◞♡·2020-07-06 05:24

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

喜欢打酱油的老鸟·2020-07-06 03:37

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。

weixin_30667301·2020-07-05 21:47

[Python聚类] 用TSNE进行数据降维并展示聚类结果

接博客[Python聚类]K-Means聚类算法分类中的代码fromsklearn.manifoldimportTSNEtsne=TSNE()tsne.fit_transform(data_zs)#进行数据降维

memoryqiu·2020-07-05 12:53

机器学习降维之PCA（python代码+数据）

机器学习之PCA首先分为四个部分来陈述：产生应用背景设计思路案例实践总结附录一.产生应用背景主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理

加工资只为了写BUG·2020-07-05 10:26

UMAP数据降维副产品---全连接神经网络做编码器

均匀流形近似和投影（UMAP/uniformmanifoldapproximationandprojection）一种类似于t-SNE的数据降维算法，至于算法思想那是另外一篇文章了，这里只说怎么使用和如何做预测

喵水军的近卫第76师·2020-07-05 06:43

PCA应用--二

参考：PCA降维算法总结以及matlab实现PCA(个人的一点理解)一、大致流程PCA的应用范围：数据压缩或者数据降维减少内存或者硬盘的使用。加快机器学习的速度。

五秋木·2020-07-05 02:17

机器学习数据降维方法总结（附python代码）

介绍在机器学习实战时，如果面对一个数据集具有上千个特征，那么对于模型训练将是一个巨大的挑战。面对如此多的数据变量，如果我们认真的去分析每一个变量将耗费我们几周甚至几个月的时间，那么你估计也要被开除了。因此我们需要一个更好的方法能够帮助我们在高维数据中筛选出对我们有用的变量，减小计算复杂度提高模型训练效率和准确率，这就是我们要说的降维。降维分析在网络时代，每天都要产生巨大数量的数据，事实上，世界上近

python语音识别-公众号·2020-07-04 23:06

图像的 2DPCA 与 2D2DPCA 特征提取

引言众所周知，PCA（PrincipalComponentAnalysis）（也叫作Karhunen-Loeve变换）在模式识别和计算机视觉领域是一个经典的特征提取和数据降维的工具。

Tsingfeng_math·2020-07-04 21:57

R语言与网站分析第8章样本分…

第八章：样本细分8.1数据降维因子载荷（loading）：定义：5.特征值和信息损失率P2966.因子得分：计算好因子载荷A和特殊因子e后，计算因子F的数据。

houjing1990·2020-07-04 17:04

Feature Engineering for Machine Learning中文版——六、降维：用 PCA 压缩数据集

现在我们来仔细讨论一下使用主成分分析（PCA）进行数据降维。本章标志着进入基于模型的特征工程技术。在这之前，大多数技术可以在不参考数据的情况下定义。对于实例中，基于频率的过滤可能会

CosyWang·2020-07-04 01:36

pytorch 搭建的基于LSTM自编码器对数据降维并采用KNN算法对鸢尾花分类

LSTM搭建自编码器提取特征，KNN分类importtorchimporttorch.nnasnnfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#超参数EPOCH=200LR=0.005data=load_iris()y=data.targetx=data.data#X_tra

小然_ran·2020-07-02 16:35

数据降维之主成分分析、多维缩放、t分布随机近邻嵌入、自编码神经网络

主成分分析（PCA）算法描述：输入样本集：低维空间具体过程：注意：实践当中通常对样本矩阵进行奇异值分解代替协方差矩阵特征值分解.维数：的选取规则：自编码神经网络自动编码器（autoencoder）是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器内部有一个隐含层h，产生编码来表示输入，一个编码器·函数h=f（x）和一个生成重构解码器r=g（h）。结构如下：如果一个自动编码器学会简单的设置

Mr.Gavin·2020-07-02 10:00

PCA降维之前为什么要先标准化？

统计/机器学习数据预处理数据降维浏览次数：18547分享10当数据维数很高的时候，我们可以用PCA降维，但是降维前通常我们要对数据进行标准化，为什么要这样做？这有什么好处？

lizz2276·2020-07-02 09:43

Stanford机器学习---第十一讲.异常检测

不过博主的博客只写到“第十讲数据降维”http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8002329，后面还

小灰兔呼噜噜·2020-07-02 07:55

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)

L2正则23ElasticNet弹性网络正则3逻辑回归4线性判别分析决策树1回归决策树2分类决策树贝叶斯分类器1高斯贝叶斯分类器2多项贝叶斯分类器3伯努利贝叶斯分类器K近邻1KNN分类器2KNN回归器数据降维

ice_martin·2020-07-02 03:43

多元统计分析——数据降维——Fisher线性判别分析（LDA）

一、LDA的思想Fisher线性判别分析(Fisher'sLinearDiscriminantAnalysis,以下简称LDA)是一种有监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”。通俗理解就是：将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的

xia ge tou lia·2020-07-02 03:52

【python机器学习笔记】day2

【python机器学习笔记】day2理论阶段数据降维代码阶段需要的模块模块安装VarianceThreshold()类简介代码PCA()类简介代码理论阶段数据降维特征选择特征选择是什么特征选择就是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征

华筱攸·2020-07-02 03:26

二手车交易价格预测之二-数据分析（EDA）

吃瓜群众110·2020-07-02 01:36

池化Pooling中的Max Pooling

目录MaxPooling介绍MaxPooling的作用MaxPooling介绍卷积神经网络CNN中，一般在卷积层后还会有一个pooling层，即池化层，池化层做的实际是数据降维，简化计算。

condi1997·2020-07-01 20:38

R语言主成分和因子分析篇

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。

feng_lilan·2020-07-01 03:28

什么是机器学习？有哪些算法和分类？又有哪些应用？看完你就懂了

导读：本文从大数据的概念讲起，主要介绍机器学习的基础概念，以及机器学习的发展过程，用一个形象的例子讲解大数据生态中的机器学习，并按照传统机器学习（包括分类、聚类、回归、关联规则、协同过滤、数据降维等）、

大数据v·2020-06-30 19:20

主成分分析（PCA）推导过程及简单实例

介绍主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的数据降维算法，可以将高维度的数据降到低维度，并且保留原始数据中最重要的一些特征，同时去除噪声和部分关联特征，从而提高数据的处理效率

丿一叶秋丶·2020-06-30 17:33

自动驾驶（六十九）---------降维PCA、LDA

供大家参考.在深度学习之前,特征提取是很重要的技术,在这中间主成分分析(PCA)经常出现,主题模型算法(LDA)也类似,这里系统的总结一下:1.主成分分析(PCA)在大数据时代,最不缺的就是数据,所以数据降维是数据处理最重要的方式

一实相印·2020-06-30 16:40

TensorFlow2-自编码器

自编码器被广泛应用于特征提取（数据降维），其降维后的数据，样本之间保留了较多的相关信息。自编码器对自编码器这种结构，进行无监督学习的方法就是将输入作为输出，尽可能通过先降维后升维的运算后

周先森爱吃素·2020-06-30 16:15

PCA主成分分析Matlab代码实现

主成分分析是一种数据降维方法。什么时候要降维呢？

吉大秦少游·2020-06-30 14:23

数据降维方法小结

数据降维的目的数据降维，直观地好处是维度降低了，便于计算和可视化，其更深层次的意义在于有效信息的提取综合及无用信息的摈弃。数据降维的方法主要的方法是线性映射和非线性映射方法两大类。线性映射线性映射方

于建民·2020-06-30 10:59

Python机器学习与实践笔记（一）

无监督学习（UnsupervisedLearning）：倾向于对事物本身特性的分析，常用技术包括数据降维（Dimentionali

Y.G Bingo·2020-06-30 06:56

机器学习_用SVD奇异值分解给数据降维

SVD用到的原理和PCA非常相似，就不再此赘述了，如果对特征值、特征向量相关问题不清楚请参见前篇《机器学习_用PCA主成分分析给数据降维》1.原理先回忆一下特征值分解：把向量x往特征向量方向上分解，然后每个方向上做伸缩

xieyan0811·2020-06-30 01:58

高维数据可视化Visualizing data using t-SNE

t-SNE（t-distributedstochasticneighborembedding）是目前最为流行的一种高维数据降维

布口袋_天晴了·2020-06-29 18:00

十分钟上手sklearn 安装，获取数据，数据预处理