线性判别分析降维

t-SNE(t-stochastic neighourhood embedding) 数据降维及可视化

文章目录算法原理示例一示例二算法原理t-SNE的基本思想是将高维数据映射到低维空间，同时保留数据间的局部结构。具体而言，给定一个高维数据集X={x1,…,xn}\mathbf{X}=\{\mathbf{x}_1,\dots,\mathbf{x}_n\}X={x1,…,xn}，其中xi∈RD\mathbf{x}_i\in\mathbb{R}^Dxi∈RD，要将其映射到一个ddd维的空间Y={y1,…
1037号森林里一段干木头·2023-06-21 00:31

降维算法2_LDA

LDA(线性判别分析)基本原理LDA思想LDA是监督学习的降维、分类技术，可以用一句话概括思想：投影后类内方差最小，类间方差最大。
我还是霸霸·2023-06-20 20:06

机器学习与深度学习——通过奇异值分解算法压缩图片

它的应用非常广泛，包括数据降维、图像压缩、信号处理等领域。对于一个m×nm\timesnm×n的实数矩阵AAA，它的SVD分解可以表示为：A=UΣVTA=U\SigmaV^TA=UΣVT其中，U
星川皆无恙·2023-06-20 08:42

【一起啃书】《机器学习》第十章 降维与度量学习

文章目录第十章降维与度量学习10.1kkk近邻学习10.2低维嵌入10.3主成分分析10.3.1定义与步骤10.3.2最近重构性与最大可分性10.4核化线性降维10.5流形学习10.6度量学习第十章降维与度量学习
小天才才·2023-06-20 05:06

MindSpore21天实战营手记（三） ：基于ResNet50的毒蘑菇识别模型

我记得实验第一步是做属性间的相关性分析，把相关度高的属性剔除掉，达到降维加快计算的目的。不过UCI数据中的属性都是经过人提炼的结构化数据，把每个品种的蘑菇的几十个特性用人工抽取出来，感觉工作量巨大。
xiao | yang·2023-06-20 01:52

干货分享 | MindSpore21天实战营手记（三） ：基于ResNet50的毒蘑菇识别模型

我记得实验第一步是做属性间的相关性分析，把相关度高的属性剔除掉，达到降维加快计算的目的。不过UCI数据中的属性都是经过人提炼的结构化数据，把每个品种的蘑菇的几十个特性用人工抽取出来，感觉工作量巨大。
昇思MindSpore·2023-06-20 01:19

2021.3.21复盘(/100)

今日收获:1.最大收获降维收获一枚客户，在其他同行那里交了定金的，被我说服交了定金，时间不长就搞定了2.制作风水咨询海报，接咨询3.和美学小姐姐聊天，朋友圈很喜欢
思默_Nicole·2023-06-20 00:45

升维打击和降维打击-49

换个环境，降维一下，就火了。升维打击为什么这么难，就是自己的绝活不行。五星大厨给炖了一锅白菜，白菜还是那个白菜，但是就是好吃。还有很多人讨论的迷茫之类。
joinwang·2023-06-20 00:50

如何利用降维打法，让客户轻松裂变，让对手找不到北？

昨天的文章让你瞬间值钱100倍立刻封神的个人品牌打造秘籍(全网首度解密)已经把赚钱的逻辑以及如何打造个人品牌的核心方法毫无保留地分享给你了。今天我再问大家三个问题：对了，我是傅传标，我和你一样，都是“大大”口中的追梦人。第一个问题：你是以下哪个身份？1，实体店2，消费型企业品牌3，创业者4，电商5，微商团队6，业务员第二个问题：不管你是以上哪个身份，你一定对互联网经济和人工智能深有体会，尤其是一些
傅传标·2023-06-19 23:51

因子分析——SPSS实例分析

续上篇主成分分析】因子分析常用于通过可观测变量推断出其背后的公共因子（也称为隐变量），样本在公共因子上的取值变化影响其在可观测变量上的取值，因为一般公共因子的个数小于可观测变量的数目，所以因子分析也可以用来降维
九九jiujiu·2023-06-19 20:25

对应分析——SPSS实例分析

本质是将列联表里面的频数数据作变换（通过降维的方法）以后，利用二维图的方式，简单直观的表示行变量和列变量之间的相关性，适合于多分类型变量的研究。
九九jiujiu·2023-06-19 20:25

主成分分析——SPSS实例分析

因此，在SPSS数据表中录人以上数据后，依次点击“分析-降维-因子”进入“因子分析”对话框，然后将12个变量全部选入“变
九九jiujiu·2023-06-19 20:23

《如何更有价值度过训练营营的21天》——直播收获

粥老师用了自身写作历程告诉我们，强者之所以强是因为有升维训练，再去降维打击。每年写100万字的人与每年写5万字的人，根本不是一个维度的。所以，不要羡慕他们现在的风光。
大浪2018·2023-06-19 08:48

【GPT】根据embedding进行相似匹配（QA问答、redis使用、文本推荐）

note文章目录note一、openaiapi+redis的使用1.设计思路2.代码实战二、聚类和降维可视化三、推荐系统和QA1.设计思路2.代码实战Reference一、openaiapi+redis
山顶夕景·2023-06-18 20:31

数据降维、特征提取和特征选择的联系和区别

两者统称为数据降维（Dimensionreduction）特征提取（featureextraction）是将原始高维特征空间里的点向低维空间映射，新的空间维度低于原始空间，所以维度减少。
小成小成小成·2023-06-18 16:28

机器学习笔记 - 基于Scikit-Learn的各种分类器进行分类并比较

除了监督式机器学习（分类和回归）外，它还可用于聚类、降维、特征提取和工程以及数据预处理。
坐望云起·2023-06-18 16:09

降维状态观测器的直观理解与仿真

课本上只会堆公式并没有解释为什么要这样做，我结合这个例子直观解释一下降维状态观测器的设计过程和原因。
找不到服务器zhn·2023-06-18 10:04

B.机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本上篇）含数据探索、特征工程、特征降维、决策树、随机森林，lightgbm等

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-06-18 07:22

特征提取与特征选择

一、特征选择和特征提取特征选择（featureselection）和特征提取（Featureextraction）都属于降维（Dimensionreduction）这两者达到的效果是一样的，就是试图去减少特征数据集中的属性
纯氧゜·2023-06-18 06:11

提升审美的底层逻辑

（“降维打击式看作品”，多和优秀的人聊天，一个道理）看到什么时候？➡找到一批欣赏的作品，但描述不出作品好在哪里，就是喜欢！第二步：找找什么？找到你所欣赏的艺术家或艺术品背后的故事以及一些评价。
YOYO_5b7f·2023-06-18 04:22

“AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：模型融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-06-17 17:27

Unsupervised Learning（无监督学习）

目录IntroductionClustering（聚类）DimensionReduction（降维）PCA（Principlecomponentanalysis，主成分分析）WordEmbedding（
keep--learning·2023-06-17 17:42

初识大数据

推断统计3.关联分析模型3.1回归分析3.2关联规则分析3.3相关分析4.分类分析模型4.1判别分析4.2基于机器学习的分类模型5.聚类分析模型6.结构分析模型7.文本分析模型8.大数据分析的数据预处理9.降维
小琳猫·2023-06-17 16:06

PCA算法

文章目录1.数据降维2.PCA原理2.1基变换2.2方差2.3协方差2.4协方差矩阵2.5协方差矩阵对角化3.PCA算法流程4.PCA算法的特点5.PCA算法的Python应用6.源码仓库地址1.数据降维在许多领域的研究与应用中
crossoverpptx·2023-06-17 15:37

“AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[3]：TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：模型融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-06-17 13:01

人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：模型融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-06-17 11:56

学习，才能抵住降维打击

不喜欢降维打击这个词，我知道这个词出自于，当时出现的场景宏大，很让人震撼。可是用于工作生活，降维打击代表什么?要学会年轻人学的东西，才能和年轻人竞争。摄影是一定要学的，英语不学没关系，不会拍图没前途。
平凡只要·2023-06-17 04:06

数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（下篇）[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合：stacking、blending

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-06-17 04:14

数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（上篇）[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合：stacking、blending

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：
汀、人工智能·2023-06-17 04:44

【深度学习-第1篇】深度学习是什么、能干什么、要怎样学？

专栏这些年一直在策划开启深度学习的系列化教程，奈何之前的括号先生挖的坑太多，所以一直在填模态分解、时频域分析、特征提取、降维等等方面的内容。最近终于把想讲的、该讲的
Mr.看海·2023-06-17 01:13

【数据降维-第4篇】多维尺度变换（MDS）快速理解，及MATLAB实现

这篇是继PCA和KPCA、t-SNE三种降维方法后的第4篇。在大数据时代，我们不断面临高维度数据的挑战。为了更好地理解这些数据，MDS算法应运而生。
Mr.看海·2023-06-17 01:12

生信中的PCA ,PCoA

生信中的PCA,PCoAPCA和PCOA都是降维处理数据集，只不过前者是主成分分析后者是主坐标分析。不过在生信分析中都是用来查看样本之间的相似性或者差异性。
生信学习·2023-06-16 18:27

[PED07]Feature Selection for Clustering:A Review聚类特征选择综述

降维是一种可以消除噪声和冗余属性（特征）的技术。降维技术可以分为特征提取（featureextraction）和特征选择（featuresel
张小甜甜·2023-06-16 01:55

Python3数据分析与挖掘建模（16）特征降维与特征衍生

1.特征降维（PCA）回顾知识点：特征降维是指将高维特征空间的数据映射到低维空间的过程，以减少特征的数量并保留数据的主要信息。
鮀城小帅·2023-06-15 23:07

scPred：单细胞数据集有监督细胞聚类注释

首先平时我们拿到单细胞数据集，经过seurat标准流程，降维聚类，然后根据已知的marker基因对细胞进行注释，这个过程的降维分群是一个无监督的过程。
TS的美梦·2023-06-15 20:14

跟着Cell学单细胞转录组分析(六):细胞比例计算及可视化

二):单细胞转录组测序文件的读入及Seurat对象构建跟着Cell学单细胞转录组分析(三):单细胞转录组数据质控（QC）及合并去除批次效应跟着Cell学单细胞转录组分析(四):单细胞转录组测序UMAP降维聚类跟着
TS的美梦·2023-06-15 20:13

PyTorch 深度学习 || 专题九：PyTorch 全连接自编码网络的无监督学习

PyTorch全连接自编码网络的无监督学习文章目录PyTorch全连接自编码网络的无监督学习1.数据去噪1.1计算库和数据准备工作1.2构建自编码网络1.3调用主函数1.4可视化2.数据的重建与降维2.1
Mr_LeeCZ·2023-06-15 14:12

5.2.4 聚类可是化工具-TSNE

而TSNE提供了一种有效的数据降维方式，让我们可以在2维或者3维的空间中展示聚类结果对餐饮客户群聚类分析后的客户群数据可视化importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.manifoldimportTSNEimport
WeDataScience·2023-06-15 08:21

PCA原理与Sklearn参数详解

目录1、PCA算法原理2、总结1、PCA算法原理2、总结：本文主要介绍了PCA降维原理，并介绍了Sklearn实现中的核心参数与降维流程。
易码当先·2023-06-15 07:41

拓端数据tecdat:R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22838问题：使用R中的鸢尾花数据集(a)部分：k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means聚类法将数据集聚成3组。画一个图来显示聚类的情况(b)部分：层次聚类使用全连接法对观察值进行聚类。使用平均和单连接对观测值进行聚类。绘制上述聚类方法的树状图。问题01：使用R中建立的鸢尾花数据集。(
·2023-06-14 23:03

Web3：实质、本质和棒喝

而“棒喝”，更像是一个禅师的大声喝叱，他可能并不太懂这个东西，但是就一眼看穿本质，从更高的维度喊出一句话，做一个降维打击，让
vigor2323·2023-06-14 22:27

特征维度降维算法——平均影响值算法(MIV)免费MATLAB代码获取，西储大学数据为例

1.原理概述众所周知，常用的特征维度降维方法有主成分分析，因子分析法，平均值影响法。而平均影响值算法（MIV）是神经网络对输入变量进行降维的最好方法之一。
今天吃饺子·2023-06-14 20:53

业务经验总结

DWD层做的事：1.空值处理2.日期标准化3.过滤无意义的数据4.维度退化和降维5.用户行为宽表和业务表数据一致性将用户行为宽表和业务表进行数据一致性处理selectcasewhenaisnullthenbelseaendasJZR
February13·2023-06-14 17:33

zynq操作系统： Linux驱动开发AXIDMA篇

前言  由于bram形式的速率限制，在同样紧急的时间条件下，还是改回了axidma的方式来降维打击，对于几兆的速率，颇有种杀鸡用牛刀的感觉，没办法，原来的刀就是差一点，牛刀好用是好用但是终究得提升一点内功裸机下的
快跑bug来啦·2023-06-14 16:01

牛客网算法八股刷题系列(十)再回首——线性判别分析与核函数

牛客网算法八股刷题系列——线性判别分析与核函数题目描述正确答案：BCD\mathcalB\mathcalC\mathcalDBCD题目解析题目描述下面哪些是基于核的机器学习算法(多选)?()?
静静的喝酒·2023-06-14 15:27

数组降维

写一个函数，打印数组内的内容，代码为：#includevoidshow_arr(intarr[],intnum){inti=0;for(i=0;ivoidshow_arr(int*arr,intnum){printf("%d\n",sizeof(arr));inti=0;for(i=0;ivoidshow_arr(intarr[],intnum){printf("%p\n",&arr);}intm
摘人参果·2023-06-14 15:43

python数据挖掘与机器学习实践技术

旨在掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法）、回归拟合（线性回归、BP神经网络、极限学习机）、分类识别（KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林
科研小白 新人上路·2023-06-14 09:09

2021-02-16

对于马斯克而言，也许钢铁侠根本不削于割韭菜，用更高的维度来看现在传统车企，特斯拉的降维攻击根本不是依靠硬件来
yichen大刀·2023-06-14 01:39

157｜“降维攻击”是屌丝逆袭的唯一手段，你们觉得没有路，是因为没有学会不择手段

富书情报每日分享新媒体写作圈最新资2018年06月22日周五【金句：想太多会毁了你】1.人神共奋——“降维攻击”是屌丝逆袭的唯一手段，你们觉得没有路，是因为没有学会不择手段2.世界华人周刊——孤独的“王者
富书号·2023-06-13 09:58

自编码器（minist）

在无监督学习中，希望模型可以提取数据内部的规律特征，其中一大特征是稀疏性（sparsity).稀疏性存在的最大意义是降维，数据具有稀疏性，那么模型需要提取的特征的数量就远比输入神经元数量要小。
Summer_Anny·2023-06-13 07:33
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