流形学习与数据降维 - Python实现

最新推荐文章于 2024-06-23 15:10:21 发布
最新推荐文章于 2024-06-23 15:10:21 发布
阅读量218 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 学习 python 开发语言 Python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechGlide/article/details/132681531
Python 专栏收录该内容
112 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文探讨了机器学习中的流形学习和数据降维技术，通过Python实现LLE和PCA算法，以处理和可视化高维数据，降低复杂性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

流形学习与数据降维 - Python实现

流形学习和数据降维是机器学习领域中重要的技术，用于处理高维数据并提取其中的有效信息。本文将介绍如何使用Python实现流形学习和数据降维的方法，并提供相应的源代码。

  1. 引言

在现实世界中，很多问题涉及到高维数据，如图像识别、自然语言处理等。然而，高维数据的处理和可视化是一项具有挑战性的任务，因为我们人类难以直观地理解高维空间。流形学习和数据降维的目标就是通过保留数据的重要结构信息，将高维数据映射到低维空间，以便更好地理解和处理数据。

  1. 流形学习（Manifold Learning）

流形学习是一种非线性的降维技术，其基本思想是假设高维数据分布在一个低维流形上。常见的流形学习算法包括局部线性嵌入（Locally Linear Embedding，简称LLE）、等距映射（Isomap）、拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmaps）等。

下面我们以LLE算法为例，介绍如何使用Python实现流形学习。

import numpy as np
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
流形学习与数据降维
学习使你进步。
05-24 178
随着人工智能领域的不断发展，越来越多的数据产生，数据量不断增大，数据降维便成为了一个必要的过程。在数据降维中，流形学习是一种较为常见的方法。本文将介绍如何使用Python实现流行学习与数据降维。接下来，我们以鸢尾花数据集为例进行演示。我们可以通过t-SNE算法对数据进行降维。其中，n_components参数指定降维后的维度数。
Python实现t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）降维算法
qq_42568323的博客
08-27 1531
为此，t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）算法作为一种强大的非线性降维工具，被广泛用于高维数据的可视化和聚类分析。t-SNE通过保留高维空间中数据点的局部邻域结构，使得降维后的数据点在低维空间中保持相似的局部关系。t-分布在低维空间中具有较长的尾部，这使得t-SNE能够更好地处理数据点间的较大距离。算法通过逐步调整低维空间中的数据点位置，来减少KL散度的值，从而得到低维空间中的嵌入。通过最小化KL散度，t-SNE确保在低维空间中，具有相似关系的数据点保持紧密，而不相似的数据点分离开。
基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|LE(Laplacian Eigenmaps)降维算法
weixin_40801364的博客
12-15 1670
LE 即拉普拉斯特征映射，它与 LLE 算法有些相似，也是以局部的角度去构建数据之间的关系。它的直观思想是希望相互间有关系的点(在图中相连的点)在降维后的空间中尽可能的靠近;以这种方式，可以得到一个能反映流形的几何结构的解。 LE 降维算法展示 详细内容可参见《拉普拉斯特征图降维及其 python 实现》： https://blog.youkuaiyun.com/HUSTLX/article/detai...
【Python】机器学习笔记08-流形学习（Manifold Learning）
weixin_41429999的博客
08-17 2693
本文的参考资料：《Python数据科学手册》； 本文的源代上传到了Gitee上； 本文用到的包： %matplotlib inline import os import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import offsetbox from mpl_toolkits import mplot3d from matplotlib.im
【Python机器学习】利用t-SNE进行流形学习
weixin_39407597的博客
06-23 521
流形学习算法主要用于可视化，因此很少用来生成两个以上的新特征。其中一些算法计算训练数据的一种新表示，但不允许变换新数据。这意味着这些算法不能用于测试集：更确切的说，他们只能变换用于训练的数据。流形学习对探索性数据分析是很有用的，但如果最终目标是监督学习的话，则很少使用。t-SNE背后的思想是找到数据的一个二维表示，尽可能地保持数据点之间的距离。
【Python机器学习基础教程】（三）
Algernon98的博客
05-03 1702
边看书边复现代码，已更新”无监督学习与预处理”部分
降维算法详解：理论及示例代码实现
qq_28245087的博客
05-03 1707
降维算法是一种用于高维数据降维的方法，可以将高维数据映射到低维空间，便于更好地对数据进行分析和可视化。本文主要介绍了线性降维算法和非线性降维算法，包括主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、流形学习（Manifold Learning）和核主成分分析（Kernel PCA），并给出了相应的代码实现。
数据降维技术全解析：Python实现与应用场景
最新发布
11-05
数据降维技术是机器学习与统计学中的一项重要工具，它旨在通过减少数据集的特征维度来简化问题，同时尽量保持数据原有的特性。数据降维技术主要分为线性和非线性两大类，前者适用于数据呈现线性结构时的场景，而后者...
Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP)：一种用于流形学习和降维的算法。-matlab开发
05-31
给定一组高维数据，run_umap.m ... 这个 MATLAB 实现遵循与 Python 实现非常相似的结构，许多函数描述几乎相同。 以下是此 MATLAB 实现的一些主要区别： 1) MATLAB 函数 eigs.m 似乎不如 Python 包 Scipy 中的函数“ei
机器学习三人行(系列十)----机器学习降压神器(附代码)
春有百花秋有月，夏有凉风冬有雪！
06-15 491
欢迎关注微信公众号“智能算法” -- 原文链接（阅读体验更佳）： 机器学习三人行(系列十)----机器学习降压神器(附代码) 系列九我们从算法组合的角度一起实战学习了一下组合算法方面的知识，详情戳下链接： 机器学习三人行(系列九)----千变万化的组合算法(附代码) 但是，我们也知道算法组合会造成整体算法时间成本的增加，所以今天我们从降维的角度来看下，如何给算法降低时间成本。 许多机器学...
局部线性嵌入(Locally Linear Embedding，LLE)(Python)
05-31
局部线性嵌入(Locally Linear Embedding，LLE)也是非常重要的降维方法。和传统的PCA，LDA等关注样本方差的降维方法相比，LLE关注于降维时保持样本局部的线性特征，由于LLE在降维时保持了样本的局部特征，它广泛的用于图像图像识别，高维数据可视化等领域。
【机器学习】使用scikitLearn对数据进行降维处理：流形学习及局部线性嵌入LLE及其它降维技术
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在
09-26 796
PCA的最大特点是可以消除远数据中无用的维度，这是因为PCA是稀疏假设，如果原数据集无用的维度很少，降维会造成较高的信息损失。（如2维曲面在3维空间中卷曲，2维曲面的局部，可以视为是2维的。其思路为，取某实例点附近的若干点，将该实例点做若干点的线性表示，然后寻找可以最好地保留这些局部关系的低维表示形式。然后使用下式，下式中z为降维后x对应的实例，该式的精神是固定线性表示的权重，寻找新实例z的最佳位置。LDA的一个非常大的好处是，最适用于做分类问题的预处理步骤，它使不同的类之间的距离保持尽可能的远。
流形学习 (Manifold Learning)
热门推荐
SEU_EXtreme!
02-26 3万+
流形学习 (manifold learning)zz from prfans............................... dodo：流形学习 (manifold learning)dodo流形学习是个很广泛的概念。这里我主要谈的是自从2000年以后形成的流形学习概念和其主要代表方法。自从2000年以后，流形学习被认为属于非线性降维的一个分支。众所周知，引导这一领域迅速发展的是20
流形学习（sklearn调包的demo）
NP_hard的博客
11-11 1414
文章目录导入数据可视化数字可视化的函数流形学习的算法对图像数据进行非线性降维（降至2维）可视化降维情况 导入数据 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits(n_class=6) X, y = digits.data, digits.target n_samples, n_features = X.shape n_neighbors = 30 可视化数字 import matplotlib.pyplot as plt fi
机器学习之流形学习——基于Scikit-Learn
elma_tww的博客
03-05 3217
《Python数据科学手册》笔记 流形学习是一种无监督评估器，使用流形学习评估器希望达成的基本目标是：给定一个高维嵌入数据，寻找数据的一个低维表示，并保留数据间的特定关系。流形学习的产生主要是为了弥补主成分分析（PCA）对非线性关系的数据集处理效果不好的缺陷。 对“流形”的理解：将一张纸弯折或卷起，嵌入三维空间看上去不再是线性，但实际上并不会改变其平面特性，它仍是一个二维流形。 流形法包括：...
流形学习——Isomap算法
CodeTutor
11-10 1万+
Isomap算法介绍Isomap（Isometric Feature Mapping）是流行学习的一种，用于非线性数据降维，是一种无监督算法。它所采用的核心算法和MDS是一致的，区别在于原始空间中的距离矩阵的计算上。很多数据是非线性结构，不适合直接采用PCA算法和MDS算法。在非线性数据结构中，流形上距离很远（测地线距离）的两个数据点，在高维空间中的距离（欧式距离）可能非常近，如下图所示：只有测地线
【Scikit-Learn 中文文档】流形学习 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
涛声依旧, 万古流名
11-27 777
高维数据集可能非常难以可视化。 虽然可以绘制两维或三维数据来显示数据的固有结构，但等效的高维图不太直观。 为了帮助可视化数据集的结构，必须以某种方式减小维度。 通过对数据的随机投影来实现降维的最简单方法。 虽然这允许数据结构的一定程度的可视化，但是选择的随机性远远不够。 在随机投影中，数据中更有趣的结构很可能会丢失。
浅谈流形学习(Manifold Learning)
qq_32515081的博客
03-12 3528
Machine Learning 虽然名字里带了 Learning 一个词，让人乍一看觉得和 Intelligence 相比不过是换了个说法而已，然而事实上这里的 Learning 的意义要朴素得多。我们来看一看 Machine Learning 的典型的流程就知道了，其实有时候觉得和应用数学或者更通俗的数学建模有些类似，通常我们会有需要分析或者处理的数据，根据一些经验和一些假设，我们可以构建一个...
流形学习
qq_39683748的博客
12-05 2357
流形学习是一种非线性降维方法。其算法基于的思想是：许多数据集的维度过高只是由人为导致的。 1. 介绍 高维数据集会非常难以可视化。 虽然可以绘制两维或三维的数据来显示数据的固有结构，但与之等效的高维图不太直观。 为了帮助数据集结构的可视化，必须以某种方式降低维度。 通过对数据的随机投影来实现降维是最简单的方法。 虽然这样做能实现数据结构一定程度的可视化，但随机选择投影仍有许多有待改...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值