数据降维第19页

数据降维——PCA、SVD

1.数据降维数据降维的目的: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。

GaryLi077·2020-04-08 07:01

用scikit-learn做数据降维

主成分分析PCA:principalcomponentanalysis主成分分析是一种简化数据集维数的技术。特点是保存数据集中对方差影响最大的那些特征。在信息理论中，信号会有较大的方差，噪声会有较小的方差。用我们自己的想法，在多维数据中选出最有代表性的一维一定是差别较大的一维。具体的计算方法可以参考这篇文章：主成分分析（Principalcomponentsanalysis）-最大方差解释。在sc

Jeriah·2020-04-02 09:42

python学习笔记之使用sklearn进行PCA数据降维

只能说scikit-learn实在是太强大了，三言两语就能搞定PCA1.函数原型及参数说明sklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False)主要参数n_components:意义：PCA算法中所要保留的主成分个数n，也即保留下来的特征个数n类型：int或者string，缺省时默认为None，所有成分被保留。赋值为i

Chelsea_Dagger·2020-03-31 10:57

用深度学习给黑白照片上色

作为一种无监督学习的手段，autoencoder在维度灾难里为数据降维有着深远的意义。什么是Autoencoder呢？

氧化反应·2020-03-21 14:10

PCA主成分分析学习笔记 + Matlab实现

综述数学公式显示不全，可以看这里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

DerryChan·2020-03-18 20:45

线性降维：主成分分析原理及仿真

数据降维是解决维度灾难的一种有效方法，之所以对数据进行降维是因为：在原始的高维空间中，包含有冗余信息以及噪音信息

优化与算法·2020-03-15 16:00

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

xieyan0811·2020-03-14 11:22

数据预处理

详情请见：数据预处理最要使用的方法有几大类：绝对值最大值法（找出参数的最大值，然后使用参数集合中的数除以此最大值）最小最大值法参数编码法数据降维（PCA和SVD分解）

Magicknight·2020-03-01 16:49

机器学习—路线图

机器学习数据处理步骤：机器学习基础与实践（一）----数据清洗机器学习基础与实践（二）----数据转换机器学习基础与实践（三）----数据降维之PCA基本机器学习算法推导：决策树：https://blog.csdn.net

财务自由_lang·2020-02-26 15:07

使用python实现多维数据降维操作

一，首先介绍下多维列表的降维defflatten(a):foreachina:ifnotisinstance(each,list):yieldeachelse:yieldfromflatten(each)if__name__=="__main__":a=[[1,2],[3,[4,5]],6]print(list(flatten(a)))二、这种降维方法同样适用于多维迭代器的降维fromcollec

yaqinweiliang·2020-02-24 15:13

机器学习算法/模型——有监督到无监督（降维）：主成分分析（PCA）

主成分分析PCA0.本质和概述0.1本质0.2概念/术语1.数据降维（建立直觉）1.1降维1.2降维本质2.主成分分析（PCA）2.1两个目标2.2一个思路2.3两种方法3.求解主成分3.1分解协方差矩阵

Robin_Pi·2020-02-24 13:45

python数据预处理方式 :数据降维

数据为何要降维数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间、降低噪音变量信息对于模型结果的影响、便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间。

泛泛之素·2020-02-24 13:46

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，

xieyan0811·2020-02-21 23:08

主成分分析（PCA）

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1降维举一个把2维降低到1维的例子image.png这些数据已经进行了预处理，使得每个特征x1和x2具有相同的均值（零）和方差。

thinkando·2020-02-19 10:32

机器学习综述

Experience)，不断改善其完成任务T(Task)的性能P(Performance)Task监督学习:常用于对未知事物的预测，主要有分类问题，回归问题无监督学习:常有于对事物的特性进行分析，主要有数据降维

imsilence·2020-02-18 04:07

PCA LDA

LDA让投影之后的两个类别的均值相差越大越好区别PCA和LDA虽然都用到数据降维的思想，但是监督方式不一样，目的也不一样。

slyxk·2020-02-18 03:53

2019-10-11

桥梁监测数据预处理内容介绍1桥梁监测数据预处理流程桥梁监测原始数据采集并传输到数据中心后，这些数据伴有许多噪声与异常问题，首先要这些数据进行可信度评估、数据清洗工作，为了便于后面的数据分析，一般还要做数据统计分析、特征创建和数据降维

石显·2020-02-15 09:11

PCA算法推导

一、PCA降维1.PCA简介PCA（主成分分析）是一种数据降维的方法，即用较少特征地数据表达较多特征地数据（数据压缩，PCA属于有损压缩）。

Yankee_13·2020-02-13 06:17

主成分分析(PCA)基本原理及分析实例

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。

生信杂谈·2020-02-11 00:36

[转]奇异值分解SVD简介及其在推荐系统中的简单应用

SVD的用处有很多，比如：LSA（隐性语义分析）、推荐系统、特征压缩（或称数据降维）。SVD可以理解为：将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的****3***

道简术心·2020-02-09 20:23

基于ORL库的PCA人脸识别系统matlab实现

（2）数学模型：PCA全称PrincipalComponentAnalysis，即主成分分析，是一种常用的数据降维方法。它可以通过线性变换将原始

weixin_44348260·2020-01-20 15:15

PCA降维原理

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基变换，不仅可以去除无用的噪声，还能减少计算量；广泛应用于降维、有损数据压缩、特征提取、数据可视化等领域

M_lear·2020-01-16 20:04

Vinicer·2020-01-04 22:16

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

不会停的蜗牛·2020-01-01 23:52

【火炉炼AI】机器学习053-数据降维绝招-PCA和核PCA

【火炉炼AI】机器学习053-数据降维绝招-PCA和核PCA(本文所使用的Python库和版本号:Python3.6,Numpy1.14,scikit-learn0.19,matplotlib2.2)主成分分析

科技老丁哥·2019-12-30 13:55

【PCA】主成分分析介绍

通常可以使用数据降维的方法处理数据，然后再进行下一步。主成分分析（PCA）就是一个常用的降维方法。

AI和金融模型·2019-12-29 12:23

R数据可视化4: PCA和PCoA图

其实不论是PCoA还是PCA图均是用散点图来展示结果PCoA和PCA的结果，PCoA和PCA准确来讲是数据降维分析方法。顺便值此佳节，祝福各位和“科研”都能够拥有幸福时光和美好结局。

jlyq617·2019-12-27 08:36

机器学习知识点总结（2）

无监督学习的典型代表是聚类，表示学习，和数据降维，它们处理的样本都不带有标签

萨姆大叔·2019-12-23 15:00

单细胞入门-读一篇scRNA-seq综述（转载）

2018-03-14本来想看这篇文章Ageneralandflexiblemethodforsignalextractionfromsingle-cellRNA-seqdata.一种通用、灵活的单细胞转录组数据降维方法

天涯清水·2019-12-21 08:47

试使用matlab的PCA函数对Yale人脸数据进行降维，并观察前20个特征向量对应的图像

学习笔记：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。

delicacies·2019-12-17 14:48

t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）

t-SNEt-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法，但是它的缺点也很明显，比如：占内存大，运行时间长。

衣介书生·2019-12-15 17:45

数据降维 | 主成分分析(PCA)

01数据降维数据分析中，我们常常面对较大的数据集，这里的“大”，一是指样本量大（如千万量级），二是指高维度（如几百个维度）。

邓莎·2019-12-15 11:58

从特征分解到协方差矩阵：详细剖析和实现PCA算法

本文先简要明了地介绍了特征向量和其与矩阵的关系，然后再以其为基础解释协方差矩阵和主成分分析法的基本概念，最后我们结合协方差矩阵和主成分分析法实现数据降维。

xiao_dong_zi·2019-12-12 20:06

你见过最全的主成分分析PAC与梯度上升法总结

主成分分析一个非监督学习算法，主要用于数据降维，通过降维可以发现数据更容易理解的特征，其他作用也有可视化、降噪等。假设现有样本的分布如图。

Chuck_Hu·2019-12-08 07:51

线性判别分析（LDA）

线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA）是一种经典的有监督数据降维方法。

井底蛙蛙呱呱呱·2019-12-07 14:26

数据降维-NMF非负矩阵分解

1.什么是非负矩阵分解？NMF的基本思想可以简单描述为：对于任意给定的一个非负矩阵V，NMF算法能够寻找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，使得满足，从而将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。如下图所示，其中要求分解后的矩阵H和W都必须是非负矩阵。分解前后可理解为：原始矩阵的列向量是对左矩阵中所有列向量的加权和，而权重系数就是右矩阵对应列向量的元素，故称为基矩阵，为系数矩阵。一般情况下的选择

Curry秀·2019-12-03 21:00

数据降维-LDA线性降维

1.什么是LDA？LDA线性判别分析也是一种经典的降维方法，LDA是一种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*”。什么意思呢？我们要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投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离

Curry秀·2019-12-03 21:00

数据可视化的价值意义何在？_大数据培训课程

在谈数据可视化价值的意义所在之前，先来看看数据可视化领域相对应的三项技术：1、数据降维：我认为数据降维是处理数据的首要任务，我们通常将自己的个人欲望强加到数据可视化中，我们有太多的指标都需要通过一个信息图处理完成

数据分析师·2019-11-29 09:38

PCA主成分分析（最大投影方差）

目标：找到一个向量\(\mu\)，使n个点在其上的投影的方差最大（投影后的数据越不集中，就说明每个向量彼此之间包含的相似信息越少，从而实现数据降维）前提假设：总的数据：\[A=(x_1,x_2,\cdots

香风智乃俺の嫁·2019-11-20 00:00

04 数据降维

04数据降维降维：降低特征的数量特征选择主成分分析特征选择：特征选择的原因冗余：部分特征的相关度高，容易消耗计算性能噪声：部分特征对计算结构有影响特征选择是什么？

hp_lake·2019-11-10 18:00

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

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

jason_罗·2019-11-05 03:28

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

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

jason_罗·2019-11-05 03:54

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

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

jason_罗·2019-11-05 03:54

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

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

jason_罗·2019-11-05 03:54

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

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

jason_罗·2019-11-05 03:54

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

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

jason_罗·2019-11-05 03:53

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

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

jason_罗·2019-11-05 03:53

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

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

jason_罗·2019-11-05 03:53

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

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

jason_罗·2019-11-05 03:52

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

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

jason_罗·2019-11-05 03:52

推荐频道

数据降维

数据降维——PCA、SVD

用scikit-learn做数据降维

python学习笔记之使用sklearn进行PCA数据降维

用深度学习给黑白照片上色

PCA主成分分析学习笔记 + Matlab实现

线性降维：主成分分析原理及仿真

机器学习_用SVD奇异值分解给数据降维

数据预处理

机器学习—路线图

使用python实现多维数据降维操作

机器学习算法/模型——有监督到无监督（降维）：主成分分析（PCA）

python数据预处理方式 :数据降维

机器学习_用PCA主成分分析给数据降维

主成分分析（PCA）

机器学习综述

PCA LDA

2019-10-11

PCA算法推导

主成分分析(PCA)基本原理及分析实例

[转]奇异值分解SVD简介及其在推荐系统中的简单应用

基于ORL库的PCA人脸识别系统matlab实现

PCA降维原理

高光谱遥感图像相关知识梳理大全

Sklearn 快速入门

【火炉炼AI】机器学习053-数据降维绝招-PCA和核PCA

【PCA】主成分分析介绍

R数据可视化4: PCA和PCoA图

机器学习知识点总结（2）

单细胞入门-读一篇scRNA-seq综述（转载）

试使用matlab的PCA函数对Yale人脸数据进行降维，并观察前20个特征向量对应的图像

t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）

数据降维 | 主成分分析(PCA)

从特征分解到协方差矩阵：详细剖析和实现PCA算法

你见过最全的主成分分析PAC与梯度上升法总结

线性判别分析（LDA）

数据降维-NMF非负矩阵分解

数据降维-LDA线性降维

数据可视化的价值意义何在？_大数据培训课程

PCA主成分分析（最大投影方差）

04 数据降维

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11