提取特征值

最新推荐文章于 2025-04-24 11:26:36 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/iteye_3084/article/details/82088091
本文介绍了一种将只含有映射编码的ArrayList转换为只含有特征值的ArrayList的方法，通过定义窗口长度w，将散列值序列分配到重叠窗口中，选择每个窗口内的最小散列值作为文本特征。

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

输入：只含有映射编码的ArrayList

输出：只含有特征值的ArrayList（明显变小）

 

定义一个窗口长度w，把散列值序列分配在若干个内容互相重叠窗口中，每相邻的两个窗口中有w-1 个散列值是完全重叠的。在确保不和前一个提取出的特征发生冲突的情况下，在当前窗口中选择最小的散列值作为文本特征。

特征提取方法
shushi6969的博客
04-18 5万+
潜在语义索引潜在语义索引（Latent Semantic Indexing,以下简称LSI），也叫Latent Semantic Analysis ,简称LSA。本文中称为LSI。LSI是一种主题模型，他是利用SVD奇异值分解方法来获得文本的主题的。奇异值分解详见点击打开链接。LSI方法可以用作特征降维、文本相似度计算等。优缺点：（1）SVD是非常耗时的，主题模型非负矩阵分解（NMF）可以很好的解...
神经网络图像识别算法,神经网络提取特征值
aifamao2的博客
09-09 1553
3、基于MATLAB语言的网络训练与仿真建立并初始化网络% ================S1 = 24;在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。
特征值提取
p213100的博客
08-30 374
如果主成分数量等于原始特征的数量，那么每个主成分将直接对应一个原始特征，转换并没有降低维度的效果。而如果主成分数量小于原始特征的数量，那么转换后的特征将是原始特征的组合，每个主成分会对应多个原始特征。这些具有大方差的主成分通常包含了数据中的主要变化和方差来源，而忽略解释方差较小的主成分可以减少降维后数据的维度，去除噪音和冗余信息。此外，如果您没有设置固定的主成分数量（n_components参数），而是使用默认值或通过其他方式选择主成分数量，那么每次运行主成分分析时提取的主成分数量也可能会有所不同。
【大模型与机器学习解惑】机器学习里的 “提取特征” 跟数学里矩阵的特征值，特征向量以及特征矩阵是什么关系？
最新发布
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
04-24 1204
在机器学习中，“特征提取”（feature extraction）是指将原始数据映射为有助于模型学习的数值表示；而在线性代数里，“特征值”“特征向量”及“特征矩阵”则刻画矩阵的内在性质。二者在 PCA、谱聚类 等算法中交汇：ML 用特征值分解来寻找数据的主方向，但其“特征”本身各有不同的含义和作用。下文将系统对比二者的概念、联系和区别，并辅以 Python 代码示例帮助理解。
【NLP】 NLP中应用最广泛的特征抽取模型-LSTM
hacker_long的专栏
07-15 1624
本篇介绍在NLP中应用最为广泛的特征抽取模型LSTM。详细介绍LSTM提出的由来及其模型结构，并由此分析了LSTM能够解决RNN不能够对长序列进行处理和训练的原因。作者&...
特征提取
韩绘锦的博客
09-08 2023
从类别变量中提取特征 类别型特征（ Categorical Feature ） 主要是指性别 （男、女）、血型（ A 、 B、 AB 、 0 ) 等只在高限选I页内取值的特征。 类别型特征原始输入通常是字符串形式，除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入 3，对于逻辑回归、支持向量机等模型来说，类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。 one-hot编码 独热编码通常用于处理类别间不具有大小关系的特征。例如血型， 一共有4个取值(A型血、B型血、AB型血、O型血)，独热编码会 把血型变成-
特征值选择和提取
china1000的专栏
05-16 1万+
特征选择( Feature selection是一个很有实用价值的技术，本质上是一种为数据挖掘消除)
pca.rar_PCA 特征降维_PCA提取特征值_pca_pca降维 matlab_特征值降维
07-14
运用pca算法降维，提取主要特征值，从而达到降维目的
qdkfi.zip_EMD 提取特征值_EMD插值_emd 插值_single
07-15
包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，针对EMD方法的不足,包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，使用混沌与分形分析的例程，用于建立主成分分析模型，插值与拟合，解方程，数据分析，...
bp神经网络图像特征提取,神经网络提取特征值
shirley67269的博客
08-14 1336
3、基于MATLAB语言的网络训练与仿真建立并初始化网络% ================S1 = 24;在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。..
matlabsvd提取特征值_matlab特征值分解和奇异值分解
weixin_32617915的博客
02-26 1516
特征值分解函数 eig格式 d = eig(A)%求矩阵A的特征值d，以向量形式存放d。d = eig(A,B)%A、B为方阵，求广义特征值d，以向量形式存放d。[V,D] = eig(A)%计算A的特征值对角阵D和特征向量V，使AV=VD成立。[V,D] = eig(A,'nobalance')%当矩阵A中有与截断误差数量级相差不远的值时，该指令...
MATLAB的特征值提取程序
08-20
该程序有利用学习如何提取信号特征值，并能够分析信号主要从能量熵、对比度和相关性等特征值
图像特征值提取函数
10-26
用于提取图像的方差、协方差、相关系数等图像统计特征值的matlab编写的函数
特征提取的方法
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rosenor1的博客
08-30 4万+
机器学习系列：(三)特征提取与处理 　　 　　特征提取与处理 　　上一章案例中的解释变量都是数值，比如匹萨的直接。而很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章，我们介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提——序列化，更是机器学习的基础，影响到本书的所有章节。 　　分类变量特征提取 　　许多机器学习问题都有分类的
Ideas - 关于特征值提取
ahundredmile的博客
05-11 385
关于特征值提取 NTransform的核心算法 uint64_t hash_value = 0; for (int index = 0; index < chunk_len; ++index) { // hash_value = rolling_hash(chunk_content[index]); hash_value = (hash_value << 1) + matrix[*(cur_ptr + index)]; for (int i = 0; i <
用Python实现特征工程之特征提取——数值特征提取、类别特征提取、文本特征提取、时间特征提取
qq_41698317的博客
08-08 3815
特征提取是特征工程中的关键步骤，它从原始数据中提取有意义的特征，以便机器学习模型能够更好地理解和学习数据。根据数据类型，特征提取可以分为数值特征提取、类别特征提取、文本特征提取和时间特征提取。下面详细讲解每种特征提取方法，并提供相应的Python代码示例。
数据分析三剑客之特征值提取（七）
jaffe507的博客
03-25 1461
奇异值分解 有一个矩阵M，可以分解为3个矩阵U、S、V，使得U x S x V等于M。U与V都是正交矩阵（乘以自身的转置矩阵结果为单位矩阵）。那么S矩阵主对角线上的元素称为矩阵M的奇异值，其它元素均为0。 import numpy as np M = np.mat('4 11 14; 8 7 -2') print(M) U, sv, V = np.linalg.svd(M, full_matric...
机器学习（2）特征提取1 -- 字典特征提取
great_yzl的博客
09-07 4322
目录 一、基础理论 1、特征工程 2、过程 3、API 二、特征提取转化为二维矩阵 0、获取数据集 1、实例化转换器类 2、提取特征值 3、显示 三、特征值转化为稀疏矩阵 0、获取数据集 1、实例化转换器类 2、提取特征值 3、显示 一、基础理论 1、特征工程 特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。 文本类型 -> 数值 2、过程 1、实例化转换器类 2、提取特征值 3、API # 特.
机器学习——特征提取
qq_41566819的博客
12-19 1453
数据具有多种数据类型，除了数字化的信号数据（声音、图像等），还有大量符号化的文本。但是，机器学习模型无法处理符号化的文本，只能接收数值型和布尔型数据，需要对数据进行特征提取。特征提取又称特征抽取，是将任意数据（如字典、文本或图像）转换为机器学习的特征向量。
离散小波变换提取特征值
05-13
离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）可以将信号分解成多个频带，每个频带对应不同尺度的信号。因此，可以通过离散小波变换提取信号的特征值。具体步骤如下： 1. 将信号进行离散小波变换，得到多个频带的系数。 2. 对每个频带的系数进行特征值提取，如平均值、方差、能量等。 3. 将每个频带的特征值合并成一个向量，作为信号的特征向量。 4. 可以使用机器学习算法对特征向量进行分类、聚类等任务。 需要注意的是，离散小波变换的选择和特征提取方法的选择都会影响特征的表现能力，需要根据具体应用场景进行选择。
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