数据降维的理解

墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 2.1k累计阅读 2.1k平均单平台已同步平台优快云微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网我也要 → 码龄9年

关注

原创最新推荐文章于 2026-06-24 11:23:06 发布 2.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

数据预处理Part9——数据降维维度指的就是样本的数量或者特征的数量。一般无特别说明，指的都是特征数量。降维算法中的降维，指的就是降低特征矩阵中特征的数量。阅读详情

收录于

机器学习

当前文章被收录于：

机器学习

33 篇文章 3 人学习

订阅专栏查看详情

当前文章被以下社区和专栏收录：

【数据降维-第4篇】多维尺度变换（MDS）快速理解，及MATLAB实现这篇是继和三种降维方法后的第4篇。在大数据时代，我们不断面临高维度数据的挑战。为了更好地理解这些数据，MDS算法应运而生。本文将详细介绍MDS算法的原理、步骤及其应用场景，帮助你深入了解这个强大的降维工具。阅读详情

相关推荐

关于数据降维

需要进行数据降维的情况：数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间、降低噪音变量信息对于模型结果的影响、便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间。因此，大多数情况下，当我们面临高维数据时，都需要对数据做降维处理。是否进行降维主要考虑以下方面： 1）维度数量。降维的基本前提是高维，假如模型只有几个维度，那就不一定需要降维，具体取决于维度本身的重要性、共线性以及其他排除关系，而不是出于高维的考虑。 2）建模输出是否必须保留原始维度。某些场景下，我们需要完整保留参与建模的原始维度并在最

gulie8的博客 2010

机器学习之数据降维

数据降维是机器学习中的一个重要步骤，旨在减少数据集中的特征数量，同时尽量保留数据的主要信息。这一过程可以提高模型的性能、降低计算复杂性，并减少过拟合的风险。最小化样本点到投影超平面的距离：保证数据点在低维空间中的投影紧致，减少信息损失。最大化投影后样本的方差：在降维后的低维空间中，保留原始数据的主要方差（信息量）。通过这两个目标函数的优化，PCA 能够在降维的同时尽可能多地保留数据的特征。（信息量）。通过这两个目标函数的优化，PCA 能够在降维的同时尽可能多地保留数据的特征。

m0_62593409的博客 2366

3、数据科学中的降维与数据空间理解

本文探讨了数据科学中降维技术的重要性以及在不同类型数据（如多维数据、序列数据和网络数据）中的应用。文章详细介绍了度量空间的概念、距离计算方法、邻域排名以及嵌入空间符号，并结合具体实例说明了降维如何帮助数据理解和分析。此外，还总结了适用于不同数据类型的降维方法和实际应用场景，为数据科学实践提供了理论支持和实用工具。

keras9composer的博客 87

ml-8-2-降维(Dimensionality Reduction)

降维(Dimensionality Reduction) Motivation I_ Data Compression数据压缩无监督学习问题，称为降维。有几个不同的的原因使你可能想要做降维。一是数据压缩，后面我们会看了一些视频后，数据压缩不仅允许我们压缩数据，因而使用较少的计算机内存或磁盘空间，但它也让我们加快我们的学习算法。但首先，让我们谈论降维是什么。作为一种生动的例子，我们收集的数据集，有许多，许多特征，我绘制两个在这里。假设我们未知两个的特征 x 1 :长度：用厘米表示；X 2 ，是用英寸表

数据飓风 1260

高维数据降维技术及研究进展

降维技术旨在将高维数据映射到更低维的数据空间上以寻求数据紧凑表示,该技术有利于对数据做进一步处理。随着多媒体技术和计算机技术的高速发展,数据维度呈爆炸性增长,使得机器学习、图像处理等研究领域的数据分析变得为越来越困难。为消除上述问题造成的维度灾难,研究学者提出了一系列的解决方法。文中为探索这些降维技术的实用性,介绍了传统的降维技术以及近年推出的降维技术,分析了典型降维技术的性能,指出降维技术仍存在的问题并分析了未来值得关注的研究方向。

Halcon dyn_threshold详解

dyn_threshold 原型 dyn_threshold(OrigImage, ThresholdImage : RegionDynThresh : Offset, LightDark : ) 功能利用局部阈值分割图像参数列表 OrigImage (input_object)：原始图像 ThresholdImage (input_object)：处理后图像（一般采用滤波处理） RegionDynThresh (output_object)：分割后区域 Offset (input_control)：灰

ZiLiangQin的博客 1万+

降维专题（一）：为什么要降维？

目录为什么要降维主成分分析(PCA)直观概念数学原理（矩阵分解）问题应用局限性与解决奇异值分解(SVD)和PCA关系直观概念问题应用推荐系统项目实战：鸢尾花数据集为什么要降维主成分分析(PCA) 直观概念数学原理（矩阵分解）问题应用局限性与解决奇异值分解(SVD) 和PCA关系直观概念问题应用推荐系统项目实战：鸢尾花数据集 ...

zhy_is_pig的博客 7833

交叉编译Qt6.5.3（RK3568开发板）

注意，如果使用其它版本的交叉编译器的话，请确保你的交叉编译器能够支持 C++17标准。为确保后续交叉编译没问题，需要确保开发板使用的GLIBC版本不小于2.34版本。到 linaro 网站上下载交叉编译工具，我下载的是 gcc-linaro-11.3.1-2022.06-x86_64_aarch64-linux-gnu.tar.xz。安装 CMake ，最低要求3.16版本，如果要静态编译，需要3.21及以上版本。我使用的3.27版本。：指定为最后交叉编译后的Qt6.5.3库的安装目录。

m0_46309425的博客 5104

数据降维(data dimension reduction)

在机器学习和统计学领域，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。对数据进行降维一方面可以节省计算机的储存空间，另一方面可以剔除数据中的噪声并提高机器学习算法的性能。(实际上通过降维还可以实现数据可视化，但是前提是将原始数据降到2D或者3D才可以)。数据降维的根本：降低数据维度、降维后的数据能尽可能的代表原始数据。数据降维和特征选择是存在差异的，二者最终的...

Tonywu2018的博客 1万+

银河麒麟桌面版V10搭建Qt4.8.6开发环境

qq_34932364的博客 2400

JavaFX - 动画

JavaFX 动画

思你日度难眠 1603

数据降维初步理解

1、降维的概念降维的目标是用一组维度为d的向量表示维度为D的向量的有用信息（d < D），例如面对稀疏矩阵，为了防止维数太高导致计算量的爆炸增长，就可以采用降维的策略。数据可以降维说明原始数据有重复的或无用的信息，降维后的数据保留大部分重要信息，从而可以代替原始数据输入。 2、降维方法 2.1、PCA主成分分析对原始特征空间的重构中心：将原本特征空间线性相关的变为线性无关（正交）的。 ...

Alchemist的博客 2541

物联网 Mixly-智能楼道灯

一、实验目的及要求熟悉声音及人体红外传感器用法。二、实验原理与内容 1.使用声音传感器实现声控灯功能。 2.使用人体红外传感器实现人体检测控制灯功能。三、实验软硬件环境硬件：Arduino、LED灯、声音传感器、人体红外传感器软件：Mixly IDE 四、实验过程（实验步骤、记录、数据、分析）核心代码截图声控灯：人体红外检测灯： 3.实验效果图：（1）、声控灯总线连接：（1）、声控灯声音大于一某个值时灯亮，经过2秒后灯灭：（3）、人体红外检测灯连接总线：（4）、人体红外

qq_43430810的博客 1917

数据降维和参数降维的简单理解

数据降维

qiu_peng的博客 1万+

免杀思路总结

免杀思路总结 1.免杀技术简介 1.免杀的重要性 2.免杀的难度 3.杀毒软件的排行国外国内 1 、Bitdefender 1、360 2 、Norton 360 2、智量安全（没测过，据说很厉害） 3 、Kaspersky 3、火绒安全 4 、Webroot 4、金山独霸 5 、Trend Micro 5

LiBai'S BLOG 1万+

基于STM32设计的计算器(实现基本运算)

当前文章介绍的是STM32+LCD触摸屏设计的一个触摸计算器功能，实现基本的加减乘除，二进制转换显示等功能。LCD屏使用的是3.5寸带触摸屏的显示屏，方便操作屏幕，MCU采用STM32F103ZET6。

8817

如何理解数据降维？

高维数据指的是具有大量特征（维度）的数据集，而低维数据则是指特征较少的数据集。：PCA通过线性变换将原始特征空间映射到一个新的特征空间，新的特征空间中的特征称为主成分，它们是原始特征的线性组合。：一些特征可能对问题的解决没有太大帮助，降维可以去除这些冗余特征，提升模型的性能。：LDA是一种监督降维方法，它尝试将数据投影到一个新的空间中，以便于分类任务。：随着维度的增加，样本间的距离变得越来越大，这可能会导致一些算法的性能下降。：在高维空间中处理数据需要更多的计算资源和时间，降维可以减少计算的复杂性。

weixin_44943389的博客 618

Mac mini M2 部署 OpenClaw：最稳 7×24 本地 AI 服务器

Mac mini M2 凭借其强大的 M2 芯片、低功耗和静音特性，成为部署 OpenClaw AI 服务器的理想平台。本文详细介绍了从系统配置到 OpenClaw 部署的全过程，包括 Docker 环境搭建、docker-compose 编排、性能优化方案以及开机自启设置。通过统一内存架构和高效 SSD，M2 版 Mac mini 在 AI 推理速度上显著优于前代产品，同时保持极低的功耗（仅 8W），适合 7×24 小时稳定运行。部署方案充分利用了容器化技术，确保了服务的可靠性和可维护性。

一键难忘的博客 2954

python数据降维的意义_在大数据时代，如何理解「降维」这个概念，又有哪些方法来实现数据的「降维」？...

数据分析中常用的基本降维思路及方法数据属性(维)归约通过属性合并创建新属性维数，或者通过直接删除不相关的属性来减少数据维数，从而提高数据挖掘的效率，降低计算成本。数据维归约的目标是寻找最小的属性子集并确保新数据子集的概率分布尽可能接近数据集的概率分布。1、降维的意义降低无效、错误数据对建模的影响，提高建模的准确性少量切具有代表性的数据将大幅缩减挖掘所需的时间降低存储数据的成本2、需要降维的情况大多...

weixin_29474859的博客 3094

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版【x86|x64】

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/

两组声音的一维数据如何比较相似度_TSNE高维数据降维可视化工具入门到理解 + python实现...

1 什么是TSNE？TSNE是由T和SNE组成，T分布和随机近邻嵌入(Stochastic neighbor Embedding).TSNE是一种可视化工具，将高位数据降到2-3维，然后画成图。t-SNE是目前效果最好的数据降维和可视化方法t-SNE的缺点是：占用内存大，运行时间长。2 入门的原理介绍举一个例子，这是一个将二维数据降成一维的任务。我们要怎么实现？首先，我们想到的最简单的方法就是舍弃...

weixin_39535701的博客 723

文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。

Autoencoder数据理解力：从降维到工业异常检测的实战指南

Autoencoder是一种经典的自监督表征学习模型，其核心原理是通过信息瓶颈、流形学习与正则化先验，将高维输入压缩为低维潜在表示，从而揭示数据内在结构。相比PCA等线性方法，它具备非线性建模能力，能捕获特征间高阶交互与弯曲流形分布，在气象预测、工业IoT异常检测、金融风控等噪声大、标签少、非结构化场景中展现出独特鲁棒性。本文结合Denoising Autoencoder和Undercomplete变体在真实业务中的落地效果，详解其如何提升数据‘说话能力’，并支撑下游分类、生成与可解释分析任务。

weixin_30080745的博客 318

OV9734 DATASHEET，完整规格书

OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等

全面理解主成分分析（PCA）和MNIST数据集的Python降维实现

转载一篇文章主成分分析线性判别分析 foundations of machine learning 中的问题需要再次撰写降维之前：降维之后：

bwqiang的博客 6703

基于几条大神链接的理解，总结数据降维处理——PCA

PCA的目的就是在数据特别多而且特征散乱的情况下，找到很少的几个差别很大的特征，丢弃其他差别较小的特征（也可以认为是噪声），这样可以将数据简化又不会丢失太多的特征差别。在坐标系中表示，就是找到一个新的坐标系，让这些数据点在坐标轴伤的投影差距最大，看下图：（字丑多担待。。。） http://blog.youkuaiyun.com/zhongkelee/article/details/44

weixin_35227692的博客 2882

【数据降维-第2篇】核主成分分析（KPCA）快速理解，及MATLAB实现

本文介绍了KPCA（Kernel Principal Component Analysis）的基本概念和应用。与PCA相比，KPCA使用核函数对数据进行映射，从而处理非线性问题，并能够更好地构造复杂的非线性分类器。本文通过两个例子，介绍了KPCA在图像分类和异常检测中的应用。本文还解释了KPCA和PCA在参数设置上的不同之处，帮助读者更好地理解和应用KPCA算法。

fengzhuqiaoqiu的博客 1万+

第五章《数据降维:深入理解 PCA 的来龙去脉》笔记

《从零开始：机器学习的数学原理和算法实践》数据降维:深入理解 PCA 的来龙去脉

Mamong's blog 394

数据降维之PCA算法的理解（机器学习公开课）

目的：在机器学习过程中，我们常常面对存在成千上百的特征集合，这些高维度的特征集合存在冗余信息，同时也带来了巨大的计算开销。因此把高维数据映射到低维度空间，甚至是可视化的3维或2维空间是我们希望看到的。尽管降维存在数据丢失，但是只要保证主要特征不丢失，在一些情况下是值得采纳的。下面探讨一种称作主成分分析（PCA）的方法来解决部分上述问题。PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k 2. PCA