LDA数据降维

Spark2.0机器学习系列之8： 聚类(k-means,Bisecting k-means,Streaming k-means）

在Spark2.0版本中（不是基于RDDAPI的MLlib），共有四种聚类方法：（1）K-means（2）LatentDirichletallocation(LDA)（3）Bisectingk-means
千寻千梦·2022-12-26 14:45

Spark2.0机器学习系列之11： 聚类(幂迭代聚类， power iteration clustering， PIC)

在Spark2.0版本中（不是基于RDDAPI的MLlib），共有四种聚类方法：（1）K-means（2）LatentDirichletallocation(LDA)（3）Bisectingk-means
张博208·2022-12-26 14:15

opencv python教程简书_OpenCV-Python教程:39.BRIEF

但是实际上在匹配的时候不需要所有的这些维度，我们可以使用一些方法比如PCA，LDA等压缩他们，即使是其他方法入LSH(本地敏感hash)把这些浮点的SIFT描述子
weixin_39637924·2022-12-26 11:18

【DELM预测】基于天鹰算法改进深度学习极限学习机实现数据回归预测附matlab代码

然而当原始数据混杂入大量噪声变量时,或者当输入数据维度非常高时,极限学习机算法的综合性能会受到很大的影响.深度学习算法的核心是特征映射,它能够摒除原始数据中的噪声,并且当向低维度空间进行映射时,能够很好的起到对数据降维
普通网友·2022-12-26 06:28

一种改进的融合文本主题特征的情感分析模型

与传统LSTM方法相比，该方法利用潜在狄利克雷分布（LDA）主题模型获得评论的主题词分布，与评论词向量拼接作为输入，通过Bi-LSTM挖掘全文特征信息，结合self
宋罗世家技术屋·2022-12-24 16:11

t-SNE算法的基本思想及其Python实现

t-SNE可以算是目前效果最好的数据降维和可视化方法之一，当我们想对高维数据
烟雨风渡·2022-12-24 13:26

谈主成分分析/因子分析中的特征值“矩阵近似”

主成分分析和因子分析是数据降维的常用手段，其中以特征值为载体，在不断降维“近似”原本的协方差矩阵。
北理工附中J·2022-12-24 13:16

也谈特征值和特征向量的几何意义

在当前的大数据分析时代，数据降维是一个重要的分析技术。而谈到数据降维，就离不开一门最为抽象难懂的数学学科分支——线性代数。有人可能会问：一堆向量和矩阵符号的线性代数到底有鸟用？
北理工附中J·2022-12-24 13:46

PCA与LDA学习小结

PCA又称为主成分分析，在数据降维上应用较多。思想就是令降维后的数据各属性方差最大化，或者互不相关。这个可以通过线性代数中的协方差矩阵及其特征值分析来实现。
小小白工程师·2022-12-24 10:04

PCA原理小结

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是最常用的一种数据降维方法。顾名思义，PCA就是找出原始数据中最主要的方面来表示原始数据，可以获得比原始输入维度更低的表示。
Maples丶丶·2022-12-24 10:59

jieba分词以及LDA主题提取(python)

其次，本文需要用到lda、jieba、numpy、wordcloud等主要的包。如果发现pip安装出现错误，可以上whl官方包手动安装whl格式的包，在网页中利用Ctrl+F快速查找到相应包，如果发现
独家*记忆·2022-12-23 22:59

lda 可以处理中文_LDA模型怎么画？快速制作可视化模型图表步骤

LDA全称为LatentDirichletAllocation，是现在文本分析中经常用到的也特别受欢迎的一种概率性主题模型。目前主要文本分类，同时在NLP领域也有十分重要的应用。
weixin_39669701·2022-12-23 22:28

独家 | 使用Python的LDA主题建模（附链接）

作者：KamilPolak翻译：刘思婧校对：孙韬淳本文约2700字，建议阅读5分钟本文为大家介绍了主题建模的概念、LDA算法的原理，示例了如何使用Python建立一个基础的LDA主题模型，并使用pyLDAvis
数据派THU·2022-12-23 22:27

使用sklearn-LDA分析微博评论数据并进行主题聚类可视化

最近从微博评论中获取了部分关于俄乌局势的评论，于是尝试根据评论内容进行简单的LDA主题聚类分析。主要涉及评论数据清洗、LDA数据分析、pyLDAvis可视化、困惑度计算。
认识你很高兴！·2022-12-23 22:56

手把手教你使用 Python 做 LDA 主题提取和可视化

为了能够高效地处理巨大的文档信息，我在学习的过程中，接触到了LDA主题提取这个方法。经过学习，发现它特别有意思，它的主要功能是能将众多文档进行主
天天开心学编程·2022-12-23 22:26

用 LDA 方法进行数据分类的 Python 实现

图片来源于网络，文末附本文源码下载方法笔者之前写过一篇名为《用PCA方法进行数据降维》的文章，文章中主要讲述了如何用PCA（主成分分析）来对数据进行降维的方法。
Python中文社区·2022-12-23 22:26

Classification methods 分类算法 （R）

写在前面介绍了6种分类算法，分别是Lineardiscriminantanalysis（LDA），Quadraticdiscriminantanalysis（QDA），Logisticregression
Clark Kent 2000·2022-12-23 19:37

R语言使用MASS包的lda函数拟合线性判别分析二分类模型、使用caret包基于交叉验证的方式训练二次判别分析二分类模型

R语言使用MASS包的lda函数拟合线性判别分析二分类模型、使用caret包基于交叉验证的方式训练二次判别分析二分类模型目录
statistics.insight·2022-12-23 13:43

如何用R语言中lda函数求解线性判别分析的线性判别边界

如何用R语言中lda函数求解线性判别分析的线性判别边界转载：https://esl.hohoweiya.xyz/notes/LDA/sim-4-5/index.html
大浪淘沙_scc·2022-12-23 13:12

R语言实现LDA算法（鸢尾花）

install.packages("MASS")library(MASS)nx=150irisdata=iris[1:nx,1:4]irisgrp=iris[1:nx,5](lda.sol=lda(irisdata
Nano皮·2022-12-23 12:38

可用于 线性判别、聚类分析 的R语言函数总结

本文介绍最基础的Fisher判别，又称线性判别，R中可用MASS包内的lda()函数进行。注：线性判别的基础假设是数据服从正态分布1.1协差阵齐性检验进行线性判别
突发恶疾的Kaz哥·2022-12-23 12:37

基于重构损失的方法——自编码器

【与自编码器对比】基于重构损失的方法——自编码器自编码器也是一种表示学习模型，但是不利用便签，而是以输入数据为参考，是一种无监督的学习模型，它可以用于数据降维和特征提取。自编码器自编码
科研苟Gamber·2022-12-23 06:57

R语言学习笔记——高级篇：第十四章-主成分分析和因子分析

判断主成分的个数2.2、提取主成分2.3、主成分旋转2.4、获取主成分得分三、探索性因子分析3.1、判断需提取的公共因子数3.2、提取公共因子3.3、因子旋转3.4、因子得分3.5、其他于EFA相关的包前言数据降维看主成分分析
福旺旺·2022-12-22 16:54

R语言编写自定义函数对数据进行标准化、使用keras包构建深度学习自动编码器（autoencoder）、抽取训练后的自动编码器的中间层实现信息压缩的功能（数据降维功能）

R语言编写自定义函数对数据进行标准化、使用keras包构建深度学习自动编码器（autoencoder）、抽取训练后的自动编码器的中间层实现信息压缩的功能（数据降维功能）目录
statistics.insight·2022-12-22 14:19

【周志华机器学习】三、线性模型

2.对数几率回归(logistic回归）2.1概述2.2优点2.3求解2.4用到的优化方法1.一阶方法2.二阶方法：牛顿法、拟牛顿法3线性判别分析(LDA)4.多分类学习5.类别不平衡问题
CHH3213·2022-12-22 13:23

机器学习之线性模型

机器学习之线性模型1.线性模型2.对数几率模型（Logistic回归）3.线性判别分析（LDA）4.多分类学习5.类别不平衡问题1.线性模型线性模型是一类统计模型的总称，包括线性回归模型，方差分析模型，
hezzfew·2022-12-22 13:44

机器学习实战——PCA实现图像压缩

1.主成分分析概述主成分分析是最为简单粗暴的一种数据降维方式，顾名思义就是找到数据中最为主要的方面，用这些方面来替代原始数据。
chaung船长·2022-12-22 11:16

有趣有用的PCA——PCA压缩图片

PCA是数据降维的经典方法，本文给出了一个将PCA用于图片压缩的例子，并探索了标准化处理（normalization）对PCA的影响。文末还讨论了PCA推导第一主成分的过程。
生信了（公众号同名）·2022-12-22 11:45

瑞利商性质及证明

目录前言瑞利商定义瑞利商性质瑞利商性质证明瑞利商的上下界瑞利商的上下确界参考前言在推导标准化拉普拉斯矩阵的特征值范围时，用到了瑞利商，它也是LDA最大化目标函数使用的定义。
November丶Chopin·2022-12-21 18:31

机器学习(周志华) 参考答案 第十四章 概率图模型 14.9

机器学习(周志华)参考答案第十四章概率图模型http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/53509879拖了好几个月，现在越来越懒了，于是放弃了自己写个LDA
四去六进一·2022-12-21 11:48

Csp-lda，csp-bp的脑电波分类技术研究

基于csp特征，然后实现LDA和bp神经网络的分类技术研究Csp-lda，csp-bp的脑电波分类技术研究基于CSP特征，加上bp神经网络分类参考基于CSP与SVM算法的运动想象脑电信号分类的文章内容，
matlab_python22·2022-12-21 09:37

基于OpenBMI的运动想象分类

基于OpenBMI的运动想象分类数据集数据预处理及特征提取样例（LDA分类器，不跨被试）数据导入数据预处理绩效评估可视化分类器LDA线性判别器简述算法流程matlab实现（样例）SVM（支持向量机）简述算法流程
半個俗人·2022-12-21 09:36

Softmax 函数的特点和作用是什么

在看到LDA模型的时候突然发现一个叫softmax函数。
AiA_AiA·2022-12-21 09:16

NLP学习笔记7--review/词向量的训练以及使用

word2vecglove动态的词向量bertelmo文本表示的方法词向量的训练使用glove使用bert句子向量文本表示的方法基于onehot、tf-idf的bag-of-words主题模型：LSA(SVD)、pLSA、LDA
Lyttonkeepgoing·2022-12-20 21:13

《监控视频异常检测: 综述》王志国, 章毓晋笔记

【深度学习】数据降维方法总结正文《监控视频异常检测:综述》王志国,章毓晋(清华大学电子工程系,图像工程实验室,北京１０００８４）
是大侠诶·2022-12-20 03:45

5.Spark ML学习笔记—聚类—Kmeans (K-均值) 聚类算法、LDA 主题聚类算法

SparkML聚类算法5.1基于中心的聚类—Kmeans(K-均值)聚类算法5.1.1K-均值聚类算法主要步骤5.1.2K-均值算法聚类效果演示5.1.3初始化聚类中心点5.1.4Kmeans模型参数详解5.2LDA
页川叶川·2022-12-19 13:03

局部线性嵌入算法（LLE）与其Python实现

PCA是至今为止运用最为广泛的数据降维算法，它通过最小化重构误差达到将高维数据映射到低维并同时保留数据中所存在的绝大部分信息。但是一般的PCA也有缺点，它只能实现线性降维。
WFRainn·2022-12-18 15:52

【秋招基础知识】【3】机器学习常见判别模型和生成模型

2.神经网络(NN,NeuralNetwork)3.线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)现在用作判别很少了，一般作为一种有监督降维方法。对所有样本进行一次线性变
爱吃蛋炒饭的小老鼠·2022-12-18 15:43

Pca，Kpca，TSNE降维非线性数据的效果展示与理论解释

降维技术可以说非常常见的有Pca、Kpca、TSNE、LDA、NMF、神经网络自编码技术等，也是各有各的特点，比较深入且工业
月~时光之笛·2022-12-18 10:50

Short Text Classification-A Survey-2014阅读笔记

简介首先，这篇文章介绍了短文本分类的一些分类思想，比方说说LDA（潜在语义分析）、p-LDA（概率潜在语义分析）、潜在狄利克雷分析等等。
奋斗的海绵·2022-12-18 09:21

Python实现聚类分析和数据降维

目录KMeans聚类算法实战——KMeans聚类分析PCA降维原理实战_PCA对红酒数据降维并可视化实战_KPCA核主成分分析实战_t-SNE数据降维KMeans聚类算法KMeans算法介绍K-Means
艾派森·2022-12-17 23:51

机器学习 - 数据降维 主成分分析PCA Principal Components Analysis（学习笔记）

数据降维技术中，应用最多的方法就是PCA（PrincipalComponentsAnalysis）。数据降维，是指在某些限定条件下，降低随机变量个数，得到一组“不相关”主变量的过程。
corina_qin·2022-12-17 14:44

主成分分析（PCA） 学习笔记

学习笔记前言1.PCA基本思想2.协方差3.协方差矩阵4.协方差矩阵对角化5.数据的降维6.PCA流程总结参考资料前言主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis）是一种常用的对高维数据降维的方法
奶糖派大白兔·2022-12-17 14:40

Dimensionality Reduction_ A Comparative Review

DimensionalityReduction_AComparativeReview阅读提示：此文是一篇综述，详细讨论了文章发布之前的一些非线性降维算法，并将它们与PCA,LDA进行了比较，包括理论比较与实验结果比较
qq_36347329·2022-12-16 18:10

月薪50K的机器学习工程师，需要具备哪些条件？

如果现在一个面试官让你从零推导SVM的Dual、从零实现CRF、推导LDA、设计一个QP问题、从零编写XLNet、编写GCN/GNN、改造SkipGram模型、用一天时间复现一篇顶级会议....这些要求一点都不过分
视学算法·2022-12-16 15:05

机器学习高阶训练，构建AI核心技术壁垒

如果现在一个面试官让你从零推导SVM的Dual、从零实现CRF、推导LDA、设计一个QP问题、从零编写XLNet、编写GCN/GNN、改造SkipGram模型、用一天时间复现一篇顶级会议....这些要求一点都不过分
九三智能控v·2022-12-16 15:30

未来 3-5 年，机器学习就业会达到饱和吗？

如果现在一个面试官让你从零推导SVM的Dual、从零实现CRF、推导LDA、设计一个QP问题、从零编写XLNet、编写GCN/GNN、改造SkipGram模型、用一天时间复现一篇顶级会议....这些要求一点都不过分
frank_hetest·2022-12-16 15:26

同济子豪兄-机器学习基础

监督学习（有标签）分类问题回归问题无监督学习（无标签）聚类问题降维问题（把高维的数据降维到二维三维使人便于理解）学习中断，暂时不是很需要这些知识。以后用到再去学习。
只会写bug的菜鸡·2022-12-16 15:42

Python数据分析之特征处理笔记五——特征预处理（特征降维及特征衍生）

书接上文，本次将介绍两种常用的特征降维的方法：主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）。
୧⍤⃝ Nakupenda·2022-12-16 09:41

线性判别分析（LDA）相关概念及python代码实现多分类

文章目录一.概念1.1简介1.2优点1.3应用领域二.原理三.python实现四.小结箱线图介绍：一.概念  线性判别分析是对费舍尔的线性鉴别方法的归纳，这种方法使用统计学、模式识别和机器学习方法，试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合，以能够特征化或区分它们。所得的组合可用来作为一个线性分类器，或者，更常见的是，为后续的分类做降维处理。1.1简介  线性判别思想：给定训练样例集，设法将样例投
张xiao张·2022-12-16 09:35
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