数据降维

最新推荐文章于 2024-10-29 18:49:55 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-29 18:49:55 发布 · 833 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。

博客提供了知乎特定话题（http://www.zhihu.com/topic/20010182/hot）的热门链接，可通过该链接访问相关热门内容。
知乎：http://www.zhihu.com/topic/20010182/hot
Stanford机器学习---第十讲. 数据降维
Rachel Zhang的专栏
09-28 6万+
本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。内容大多来自Standford公开课machine learning中An
python数据预处理方式 :数据降维
12-20
数据降维是机器学习和数据分析领域中的一个关键步骤，尤其在面对高维数据时，它能够帮助我们有效地处理数据，提高模型性能，并节省计算资源。本文主要探讨了数据降维的两个主要方法：特征选择和维度转换。 特征选择...
科研中常用的十种数据降维方法（摘自知乎）
Rage_Wang的博客
08-01 3409
其中，第一个新坐标轴选择是原始数据中方差最大的方向，第二个新坐标轴选取是与第一个坐标轴正交的平面中使得方差最大的，第三个轴是与第1,2个轴正交的平面中方差最大的。t-随机邻近嵌入，它是一种嵌入模型，能够将高维空间中的数据映射到低维空间中，并保留数据集的局部特性，当我们想对高维数据集进行分类，但又不清楚这个数据集有没有很好的可分性（同类之间间隔小、异类之间间隔大）时，可以通过t-SNE将数据投影到2维或3维空间中观察一下：如果在低维空间中具有可分性，则数据是可分的；因此，所有的数据列方差小的列被移除。
数据降维(data dimension reduction)
热门推荐
Tonywu2018的博客
06-15 1万+
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...
什么是降维?
学习与分享人工智能技术
10-10 3489
本文详细介绍了常用的降维方法及其实现过程。
精选资源
Matlab数据降维工具箱 包括几乎所有的数据降维方法
11-09
Matlab数据降维工具箱 Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction Matlab数据降维工具箱，包括几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、HessianLLE、LTSA、...
精选资源
KPCA_KPCA_KPCA数据降维_KPCA降维_kpca的r实现_KPCA降维_
10-01
在实际应用中，KPCA不仅可以用于数据降维，还可以用于分类、聚类、特征提取等多个任务。它与支持向量机（SVM）等其他机器学习方法结合，可以提升模型的预测能力。同时，KPCA的选择和调优也需要根据具体问题和数据...
精选资源
Manifold 流行学习 数据降维 R语言 Rstudio
07-01
在数据分析和机器学习领域，数据降维是一种常用的技术，它能帮助我们理解高维度数据集的结构，并在较低的维度空间中进行可视化。本主题主要关注"Manifold 流形学习"，这是一种处理高维数据的方法，通过揭示数据的...
数据降维 初步理解
Alchemist的博客
08-28 2488
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。 ...
机器学习——数据降维
Flamingo的博客
09-17 1万+
文章目录数据降维1 维度灾难与降维2 主成分分析2.1 PCA原理2.2 PCA算法2.3 PCA算法实验 数据降维 数据降维又称维数约简，就是降低数据的维度。其方法有很多种，从不同角度入手可以有不同的分类，主要分类方法有：根据数据的特性可以划分为线性降维和非线性降维，根据是否考虑和利用数据的监督信息可以划分为无监督降维、有监督降维和半监督降维，根据保持数据的结构可以分为全局保持降维、局部保持降维和全局与局部保持一致降维等。需要根据特定的问题选择合适的数据降维方法。 数据降维一方面可以解决“维数灾难”，缓解
机器学习基础-数据降维
喜欢打酱油的老鸟
05-03 5169
http://blog.itpub.net/29829936/viewspace-2643140/ 2019-05-01 10:06:00 首先需要了解下：什么叫做数据降维，为什么要对数据进行降维，如果不做降维处理会出现哪些问题？ 一、什么是数据降维 数据降维，又称为维数约简。顾名思义，就是降低数据的维度。 数据降维，一方面可以解决"维数灾难"，缓解"信息丰富、知识贫乏"现状，降低...
什么是数据降维与可视化
Y666_788的博客
07-05 882
数据降维与可视化是应对高维复杂数据挑战的重要工具。通过降低数据维度和以可视化形式展示数据，我们能够更好地理解数据的内在结构、发现隐藏的模式，并支持科学研究和决策制定。随着新技术的发展和跨学科合作的深入推进，数据降维与可视化将在各个领域发挥越来越重要的作用，帮助我们洞察复杂数据的价值与潜力。可视化促进洞察与发现：数据可视化能够提供对数据的直观认识，帮助我们发现数据中隐藏的模式、趋势和异常。数据可视化定义：数据可视化是通过图形、图表和交互式界面等方式，将抽象的数据转化为可视化形式，以便更直观地理解和分析数据。
机器学习——pca降维/交叉验证/网格交叉验证
sz1125218970的博客
09-20 725
【代码】机器学习——pca降维/交叉验证/网格交叉验证。
机器学习基础|数据的降维及实战
yangke
06-28 2868
降维指的是：数据的降维是数据预处理中至关重要的一部分。维度指的是特征的维度。所以降维指的是特征的数量减少。 举个例子。 有些特征是没有用的，比如皮肤 数据的降维方式有两种 特征选择 主成分分析 特征选择 特征选择是什么 特征选择就是单纯的从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后可以改变值、也不改变值，但是选择后的特征维数肯定比选择前小，毕竟我们只选择了其中的一部分特征。 为什么要进行特征选择 当数据的特征较多时，特征量达到成百上千时，会极大的消耗计算性能。并且，有许多无用的特
机器学习之数据降维
最新发布
m0_62593409的博客
10-29 2240
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。
PCA降维（主成分分析）处理训练集后，线上正式数据应该如何处理？
TURING.DT
10-21 9638
训练数据集在使用PCA进行数据降维后，用基本分类器进行训练得到一个分类模型，那线上预测真实数据应该怎么办？应该不能直接放入训练的分类模型中去吧？ 答：当然不能，要用你从训练数据里面得到的那个降维矩阵对测试数据降维，然后再送给分类器。 如何理解？如何操作？ 参考PCA+SVM的模型的保存及使用 训练模型的代码，仔细阅读注释内容 import numpy as np import os im...
【Dimensionality Reduction】数据降维方法分类
爱.NET
04-29 1456
数据降维基本原理是将样本点从输入空间通过线性或非线性变换映射到一个低维空间，从而获得一个关于原数据集紧致的低维表示。 数据降维工具箱drtoolbox中众多算法，这里简单做个分类。 因为很多并没有仔细了解，在此次只对八种方法做分类：主成分分析（Principal Component Analysis,PCA)、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）、等...
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