机器学习--降维方法--PCA，SVD

最新推荐文章于 2024-09-06 21:50:51 发布
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#机器学习

本文精选了三篇技术博文，涉及软件开发领域的多个方面。通过阅读这些文章，读者可以了解到不同技术方向的知识点和实践经验。
机器学习--PCA降维3_Review
zyoulanxin的博客
11-16 162
SVD分解UK中前K个组成的图片 原图片 保留99%方差性recover后图片 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io as scio plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False from matplotlib import pyplot as plt def plot
机器学习--降维总结--PCA\LDA\SVD
小黎的学习总结的博客
03-02 876
本文部分参考和摘录了以下文章，在此由衷感谢以下作者的分享！ https://zhuanlan.zhihu.com/p/77151308 周志华老师的西瓜书 百面机器学习 开始咯！ 降维 什么是降维呢，可以想象一个5 * 4矩阵乘以一个4 * 3 的一个矩阵，相当于对5 * 4的矩阵进行了线性变换，得到一个5 * 3的一个矩阵，他的维度就变成了5*3。 那么降维有什么好处呢，我们为什么要进行降维？在...
常见的降维方法（PCA，SVD）
风轻云淡
09-10 9395
1、PCA降维（主成分分析） PCA降维就是去除线性相关，使得最后剩余的属性维度全都线性无关。 其实：PCA降维不仅是去除先线性无关，还可以过滤掉小特征值对应的特征向量。因为特征值变化小，对应的特征向量变化也小，转换后两个维度相似性就比较大。相似度大就没有意义。 均值（平均值） 样本方差（总体方差是n，样本方差是n-1） 协...
降维方法之SVD
huayc1245的博客
04-13 436
降维方法之SVD |深度之眼笔记自总结| | — | |Author: 华逸聪| 文章目录降维方法之SVDSVD相关数学基础矩阵对角化一般矩阵的SVD分解 SVD相关数学基础 矩阵对角化 方阵的对角化P^TAP=B其中A为对角矩阵，P为单位正交矩阵。 所以PTP=PPT=I,PT=P−1P^TP=PP^T=I,P^T=P^{-1}PTP=PPT=I,PT=P−1，一般矩阵一般不能但是对称矩阵一定能...
降维方法——SVD奇异值分解
明星海棠果的博客
04-12 1146
奇异值分解（SVD）是一种矩阵分解的方法， 假设有矩阵AAA为mmm行nnn列，那么通过SVD,我们可以得到如下式子： Am×n=Um×mΣm×nVTn×nAm×n=Um×mΣm×nVn×nTA_{m\times n}=U_{m\times m}\Sigma_{m\times n}V_{n\times n}^{T} 其中UUU定义为AAA的左奇异向量，VVV定义为右奇异向量，ΣΣ\Sigma...
降维方法：PCA&SVD
大道至简
05-21 1153
个人觉得关于PCA(主成分分析)和SVD（矩阵奇异值分解）两篇不错的博客：PCA:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6239403.htmlSVD:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html简单来说：PCA是将高维数据在低维方向上投影从而达到降维的目的，SVD是将矩阵分解为低维矩阵的乘积。两者都是建立在矩阵的特征值和特征向...
svd降维与kmeans聚类
12-14
给公司做报告时写的ppt，希望大家能喜欢
机器学习-PCA-SVD
最新发布
02-13
在数据科学和机器学习领域中，主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）是两种非常重要的技术。它们主要用于数据降维、特征提取、数据压缩等任务中，是处理高维数据不可或缺的工具。理解这两个概念以及它们之间的关系，...
机器学习——降维算法PCA和SVD（sklearn）
CXDNW的博客
07-20 1894
与特征选择类似，我们可以用不同的特征提取技术来减少数据集的特征数量。特征选择和特征提取的区别在于，当我们用诸如 逆序选择之类的特征选择算法 时，数据集的原始特征 保持不变，而当我们用 特征提取 方法时，会将数据变换 或投影到 新特征空间。在降维的背景下，我们可以 把特征提取理解为 数据压缩的一种方法，其目的是保持大部分的相关信息。在实际应用中，特征提取 不仅可以优化存储空间 或 机器学习算法 的计算效率，而且还可以 通过减少 维数 提高预测性能，尤其是当我们 处理非正则化 模型的时候。
机器学习：对数据进行降维（PCA和SVD）
纸上得来终觉浅
09-06 2875
对数据进行降维（PCA和SVD）
降维算法之奇异值分解SVD：7000字长文，看这一篇就够了！
热门推荐
ZuHaohua的博客
06-09 1万+
本文从奇异值分解的原理出发，从应用领域介绍了奇异值分解的性质和定义。并使用numpy、sklearn库实现了奇异值分解在简单场景的应用。
使用Sklearn学习降维算法PCA和SVD
理科男同学
10-24 6248
1，概述 1.1，什么是维度？ 我们先来解释一下维度的概念。 对于数组和Series来说，维度就是功能shape返回的结果，shape中返回了几个数字，就是几维。索引以外的数据，不分行列的叫一维（此时shape返回唯一的维度上的数据个数），有行列之分叫二维（shape返回行x列），也称为表。一张表最多二维，复数的表构成了更高的维度。当一个数组中存在2张3行4列的表时，shape返回的是(更高维，行，列)。当数组中存在2组2张3行4列的表时，数据就是4维，shape返回(2,2,3,4)。 数组中的每
PYTHON机器学习实战——SVD奇异值分解 数据降维
万有文的博客
09-24 6396
PYTHON机器学习实战——SVD奇异值分解 数据降维 博文末尾支持二维码赞赏哦 #-*- coding:utf-8 -*- #!/usr/bin/python ''' 奇异值分解 Singular Value Decomposion， SVD 样本数据矩阵 分解得到其奇异值矩阵 ''' # 测试 # 商品推荐 # import svdRec as svd svd.recom...
奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用（附带例题讲解）（纯理论）
wzk4869的博客
07-30 4704
奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用（附带例题讲解）（纯理论）
【机器学习】【SVD-3】SVD降维的应用简介 + 降维示例展示 + Python代码实现
蔚蓝的天空Tom
05-24 1万+
1.SVD奇异值分解的基本原理介绍参见前面博客：SVD奇异值分解的基本原理介绍2.Python代码基于SVD的商品推荐系统的Python实现，代码如下所示：(end)
降维算法PCA和SVD
m0_50572604的博客
10-30 3968
文章目录前言PCA和SVD1. 降维算法的实现1.1 降维的步骤表格2. PCA,SVD简单概述总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 PCA和SVD 在降维过程中，我们会减少特征的数量，这意味着删除数据，数据量变少则表示模型可以获取的信息会变少，模型的表现可能会因此受影响。同时，在高维数据中，必然有一些特征是不带有有效的信息的（比如噪音），或者有一些特征带有的信息和.
机器学习之降维方法总结
VIEO
10-05 406
https://blog.youkuaiyun.com/ma416539432/article/details/53286028 https://www.cnblogs.com/nolonely/p/6435159.html
主成分分析方法(PCA)详述 以及 为什么要用SVD？
越努力 越幸运
03-29 7836
目录 概述 最大方差理论 1.3 PCA算法总结及奇异值分解应用 1.3.1基于特征值分解协方差矩阵 1.3.2 基于奇异值分解协方差矩阵 为什么要用SVD进行降维？ 1.4 PCA总结 参考文献 概述 PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，也称为主分量分析，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA通过线性变换将原始数据（n维...
PCA使用SVD解决
红豆和绿豆的博客
03-02 3407
http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html  主成分分析在上一节里面也讲了一些，这里主要谈谈如何用SVD去解PCA的问题。PCA的问题其实是一个基的变换，使得变换后的数据有着最大的方差。方差的大小描述的是一个变量的信息量，我们在讲一个东西的稳定性的时候，往往说要减小方差，如果一个模
PCA-L1与R1-PCA降维算法工具包
从标签列表来看，“PCA, L1正则化, R1-PCA, 降维, 主成分分析, 数据压缩, 机器学习, 特征提取, 鲁棒性, 算法实现”全面概括了该工具包的技术范畴。其中，“降维”和“特征提取”是PCA的核心应用场景，尤其是在高维...
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