svd降维

（一）单细胞数据分析——单细胞数据预处理

由于毕业设计是单细胞数据的处理，所以把整个过程所用到的方法进行一个整理，这是第一个部分，对得到的单细胞数据进行质控、降维、聚类等预处理。

Kevin丶大牛·2025-01-31 08:13

从CV工程师到CtrlCV架构师：PromptCoder如何让前端搬砖变成乐高拼装

官网：PromptCoder当截图遇见AI：前端复刻的「降维打击」还记得那些年我们对着设计图手动敲

正宗咸豆花·2025-01-30 12:27

pytorch实现主成分分析 (PCA)：用于数据降维和特征提取

转换数据：将数据投影到选定的主成分上，完成降维。例子代码：importto

纠结哥_Shrek·2025-01-30 08:24

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型：监督学习（SupervisedLearning）：分类，回归无监督学习（UnsupervisedLearning）：聚类，降维强化学习

MengWoods·2025-01-30 01:01

Tensor 基本操作2 理解 tensor.max 操作，沿着给定的 dim 是什么意思 | PyTorch 深度学习实战

github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started目录Tensor基本操作torch.max默认指定维度Tensor基本操作torch.maxtorch.max实现降维运算

Chatopera 研发团队·2025-01-29 16:48

scikit-learn基本功能和示例代码

scikit-learn是一个功能强大的机器学习库，涵盖了数据预处理、分类、回归、聚类、降维、模型选择与评估等多个方面。通过上述代码示例，您可以快速上手并使用scikit-learn进行机器学习任务。

weixin_30777913·2025-01-29 02:02

opencv2.4中SVD分解的几种调用方法

原帖地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6109b5d00101ag7a.html在摄影测量和计算机视觉中，考虑最优解问题时，经常要用到SVD分解。

weixin_34342992·2025-01-27 15:46

【机器学习】必会降维算法之：多维缩放（MDS）

最近小屌丝在休假，难得的清闲，我这也闲言少叙，书归正传，咱就聊一聊降为算法之：多维缩放(MDS)在机器学习和数据科学领域，多维缩放（MultidimensionalScaling，简称MDS）是一种常用的降维技术

Carl_奕然·2025-01-26 04:00

InceptionV1实现猴痘病识别案例

天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元，提出了卷积层的并行结构，实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题，使用了1*1的卷积核实现降维操作

小叮当爱咖啡·2025-01-25 11:19

AI需要的基础数学知识

特征值与特征向量：用于降维和主成分分析（PCA）。奇异值分解（SVD）：用于数据压缩和降维。2.微积分导数与偏导数：用于优化算法（如梯度下降）。链式法则：用于反向传播算法。积分：在概率和统计中有应用。

大囚长·2025-01-24 01:00

降维算法：主成分分析

主成分分析一种常用的数据分析技术，主要用于数据降维，在众多领域如统计学、机器学习、信号处理等都有广泛应用。

一个人在码代码的章鱼·2025-01-21 21:19

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择

WangYan2022·2025-01-19 14:34

Python数据分析高频面试题及答案

目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换

闲人编程·2025-01-18 20:23

多维偏好分析及其在实际决策中的应用：基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法

多维偏好分析（MultidimensionalPreferenceAnalysis,MPA）是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具，用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。在高维数据集中，当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时，偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。本文本将研究采用主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）和K均值聚类算法对鸢尾

·2025-01-16 23:25

《度五行》生活报报甲午62：不通痛苦，太通也痛苦，要健康快乐，需要通体舒畅。

觉得有趣是因为这是笔者认知里用科技做降维打击的公

YangduSam2021·2024-09-16 08:47

机器学习流形数据降维：UMAP 降维算法

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录UMAP简介理论基础特点与优势应用场景在Python中使用UMAP安装umap-learn库使用UMAP可视化手写数字数据集UMAP简介UMAP（UniformManifoldApproximatio

小嗷犬·2024-09-15 22:59

用了这么多年的PCA可视化竟然是错的！！！

PCA或PCoA是常用的降维工具，之前有几篇文章介绍PCA的原理和可视化。一文看懂PCA

生信宝典·2024-09-15 14:27

三点or多点的变换矩阵求解opencv & eigen

《Estimating3-DRigidBodyTransformations:AComparisonofFourMajorAlgorithms》，它使用SVD方法计算T和t。

合工大机器人实验室·2024-09-14 18:54

【机器学习】必会降维算法之：奇异值分解（SVD）

奇异值分解（SVD）1、引言2、奇异值分解（SVD）2.1定义2.2应用场景2.3核心原理2.4算法公式2.5代码示例3、总结1、引言一转眼，小屌丝：鱼哥，就要到每年最开心的节日了：六一儿童节。

Carl_奕然·2024-09-13 17:21

使用SVD将图像压缩四分之一（MATLAB）

SVD压缩前后数据量减少的原因在于，通过奇异值分解（SVD），我们将原始数据（如图像）转换成了一种更加紧凑的表示形式。这种转换依赖于数据内部的结构和相关性，以及数据中信息的不均匀分布。

superdont·2024-09-13 17:49

【图像压缩】奇异值分解SVD灰色图像压缩（可设置压缩比）【含Matlab源码 4358期】

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matlab）车间调度

Matlab武动乾坤·2024-09-13 16:14

363. 矩形区域不超过 K 的最大数值和（C语言实现）

+简单dp方法2-暴力枚举+二维数组前缀和方法3-固定边界搜索方法4-固定边界搜索+dp优化方法5-固定边界搜索+前缀和+二分查找363.矩形区域不超过K的最大数值和本题涉及内容：一/二维前缀和问题、降维问题

Buaaer(>ω<)·2024-09-13 15:33

线性判别分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)

线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)通俗易懂算法线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）是一种用于分类和降维的技术。

ALGORITHM LOL·2024-09-13 13:20

机器学习实战笔记5——线性判别分析

主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析（LDA）Ⅰ核心思想对于同样一件事，站在不同的角度，我们往往会有不同的看法，而降维思想

绍少阿·2024-09-12 20:32

保研比赛利器：用AI比赛助手降维打击数学建模

好家伙VCC·2024-09-12 19:56

亦菲喊你来学机器学习（20） --PCA数据降维

文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型

方世恩·2024-09-12 11:05

线性代数基础

Base对于矩阵A，对齐做SVD分解，即UΣV=svd(A)U\SigmaV=svd(A)UΣV=svd(A).其中U为AATAA^TAAT的特征向量，V为ATAA^TAATA的特征向量。

wq_151·2024-09-10 14:50

r语言做绘制精美pcoa图_R语言高级绘图 — ggplot2

2)PCA的作图PCA主成分分析，可以将高维数据进行降维处理。

weixin_39560002·2024-09-10 06:59

Java中的数据降维技术：如何实现PCA和t-SNE

Java中的数据降维技术：如何实现PCA和t-SNE大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

（单选）A.回归分析B.聚类分析C.分类预测D.序列预测答案：B解析：无监督学习常用于聚类、降维、异常检测等任务，如市场分割、数据可视化等。以下哪种激活函数常用于分类问题的输出

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

3D 场景模拟 2D 碰撞玩法的方案

目录方法概述顶点到平面的垂直投影求解最小降维OBB主成分分析（PCA）协方差矩阵求矩阵特征值Jacobi方法OBB拉伸方法对于类似《密特罗德生存恐惧》和《暗影火炬城》这样3D场景，但玩法还是2D卷轴动作平台跳跃

长脖鹿Johnny·2024-09-08 14:14

2024 数学建模国赛 C 题模型及算法（无废话版）

目录写在开始需要掌握的数学模型/算法评价体系/评价类问题时间序列处理数据降维聚类问题（无监督）分类问题（有监督）集成学习（Bagging/Boosting）回归问题关联分析统计学方法/统计模型智能优化算法需要掌握的

不染53·2024-09-07 06:28

看demo学算法之自编码器

自编码器通常被用于无监督学习任务，尤其是在降维、特征学习、数据去噪等领域。下面，我将从四个不同的角度来详细解释AE自编码器。

小琳ai·2024-09-05 09:06

6月第11编

我最终还是爱上了董宇辉的直播间，然后发现自己更应该多读点书了，小时候词不达意，长大以后是言不由衷，老师转型带货，都说是降维打，没有声嘶力歇的抢单限购，有的只是古今中外的历史穿越，浩瀚星辰、人间烟火，岁月静好

我是何何子吖·2024-09-04 03:13

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统房价预测系统房源数据分析房源可视化房源大数据大屏大数据毕业设计机器学习

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价

计算机毕业设计大全·2024-09-03 07:05

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析

隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解（SVD）。SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。

zhangbin_237·2024-08-30 14:22

【深度学习】embedding的简单理解

文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入，将数据转换（降维）为固定大小的特征表示（矢量），以便于处理和计算（如求距离）。

旅途中的宽~·2024-08-30 09:47

Python实现等距映射（ISOMAP）降维算法

目录Python实现等距映射（ISOMAP）降维算法的博客引言ISOMAP算法原理ISOMAP的优势与局限Python实现ISOMAP算法1.创建ISOMAP类2.在瑞士卷数据集上应用ISOMAP3.结果分析总结运行结果

闲人编程·2024-08-30 02:00

斗胆谈一谈大学对成长的思考上篇

认知升维的能力我们之前看《三体》的时候，知道有一个notion叫做降维打击。它指的是攻击目标本身所处的空间维度使其降低，让目标无法在低维度空间中生存从而毁灭目标。

无道无名·2024-08-29 16:50

深度学习100问7-向量降维的算法有那些

二、奇异值分解（SVD）SVD呢，就好比你有一本很厚的书。书的每一页上的字可以看成一个

不断持续学习ing·2024-08-29 11:54

向量数据库入坑：传统文本检索方式的降维打击，使用 Faiss 实现向量语义检索

，我们有聊到如何快速入门向量检索技术，借助MetaAI（FacebookResearch）出品的faiss实现“最基础的文本内容相似度检索工具”，初步接触到了“语义检索”这种对于传统文本检索方式具备“降维打击

soulteary·2024-08-29 03:56

【机器学习】初学者经典案例（随记）

无监督学习：使用不带标签的数据进行训练，包括聚类（如客户细分）和降维（如主成分分析）。强化学习：通过与环境的交互学习策略，以最大化累积奖励（如AlphaGo）。

听忆.·2024-08-28 11:09

【机器学习】特征提取特征降维

特征工程特征工程是将原始数据转化为可以用于机器学习的数字特征，比如字典的特征提取，文档的特征提取等。字典特征提取把字典的每个唯一的键作为数据集特征的一个维度，有这个维度的就为1，没有就是0。其他相同的键，该维度的值就是其键值。这样的操作把字典样本的每一条数据转化为了矩阵，但是矩阵中含有大量的0（因为数据中的键和值有很多不同），所以称之为稀疏矩阵为了保存数据的高效，一般使用三元组表存储。保存非零数据

de-feedback·2024-08-27 18:20

主成分分析（PCA）附Python实现

PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，将多个变量压缩为少数几个综合指标（称为主成分），是一种使用最广泛的数据降维算法。

不染53·2024-08-27 00:30

计算机毕业设计Hadoop+Spark知识图谱体育赛事推荐系统体育赛事热度预测系统体育赛事数据分析体育赛事可视化体育赛事大数据机器学习大数据毕业设计大数据毕设机器学习人工智能

element-ui、echarts后端：springboot、mybatis大数据：spark、hadoop数据库：mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法：协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型、SVD

计算机毕业设计大全·2024-08-26 13:43

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）回归是一种用于回归分析的线性模型，它通过引入L1正则化（Lasso正则化）来简化模型并减少过拟合的风险主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的降维技术

Lossya·2024-08-25 15:48

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

它建立在强大的科学计算库之上，包括NumPy、SciPy和Matplotlib，提供了丰富的机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类、降维、模型选择和数据预处理等。

Jr_l·2024-08-24 02:28

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱美食推荐系统美食价格预测美团推荐系统美团爬虫大众点评爬虫美食数据分析美食可视化大屏大数据毕设