降维方法

最新推荐文章于 2024-07-16 20:15:51 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 降维 PCA LDA
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1. PCA (主成分分析)

在信号处理中认为信号具有较大的方差，噪声有较小的方差
将数据映射后在每个维度方差都最大。

2. LDA(线性判别分析)

LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”。什么意思呢？ 我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。

数据分析学习总结笔记03：数据降维经典方法
weixin_41961559的博客
04-01 4707
1. 数据降维概述 2. 数据降维的应用 3. 数据降维的六种方法 3.1 主成分分析（PCA） 3.1.1 PCA概述 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。 PCA可以把具有相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量，成为主成分。主成分能够尽可能保留原始数据的信息。 ...
通道降维方式
monster000w的博客
04-25 233
使用1x1卷积层（也叫pointwise卷积）来减少通道数。这种方法保留了特征图的空间维度（宽度和高度），同时减少了通道数。可以训练一个自编码器网络来学习降维。自编码器由编码器和解码器组成，通过最小化重建误差来学习紧凑的表示。使用基于注意力机制的方法来降维。例如，可以使用Transformer编码器或自注意力机制来实现降维。将特征图展平为一个向量，然后使用全连接层（线性层）来降维。这种方法适用于特征图的全局降维。
【数据分析】基于核主成分分析 (KPCA)实现 信号降维、重构、特征提取、故障检测附matlab代码
qq_59747472的博客
08-15 2222
由于现代数据的复杂性,传统的故障检测方法在检测中的应用效果不佳.同时,高炉冶炼过程中的数据具有明显的非线性特征,利用主成分分析(PCA)等线性多元统计方法也难以取得良好的故障检测效果.针对这种情况,提出了利用核主成分分析(KPCA)方法对高炉冶炼过程中的故障进行检测,以适应高炉的非线性特征,实现对高炉故障的快速检测.​部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。......
降维的方法
chenchaohuan的博客
09-13 352
1.嵌入：通过某种数学变换将原始高纬属性空间转变为一个低维度子空间 使原始空间样本之间的距离在低维度空间得到保持。 2.主成成份分析： 3.核化线性降维度： 4..流形学习：     4.1 局部等度量映射     4.2 局部线性嵌入 5.度量学习：...
降维
now
03-08 282
维数灾难背景 p 现实应用中属性维度成千上万，在高维度情况下会带来很多麻烦，而且当维度大的时候， 数据样本一般分布的非常稀疏，这是所有学习算法要面对的问题，降维技术应运而生。 l 数据降维 p 降维是对事物的特征进行压缩和筛选，该项任务相对比较抽象。如果没有特定领域知识， 无法预先决定采用哪些数据，比如在人脸识别任务中，如果直接使用图像的原始像素信 息，数据的维度会非常高，通常会利用降维技术对图像进行处理，保留下最具有区分度 的像素组合。 一、常见降维方法 SVD ..
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，包括几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、HessianLLE、LTSA、DiffusionMaps、KernelPCA、KernelLDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、...
适合近红外光谱数据特征的降维方法对比分析
10-17
本文主要关注于对比分析适用于近红外光谱数据特征的降维方法，尤其是线性和非线性方法。 线性降维方法主要包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。PCA是一种无监督学习方法，通过最大化数据方差来寻找新的...
数据降维（6降为3）,数据降维方法,matlab
09-10
降维方法有很多，常见的有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、独立成分分析(ICA)、奇异值分解(SVD)以及核主成分分析(KPCA)等。PCA是一种无监督学习方法，通过线性变换找到新的坐标系，使得数据方差最大，从而保留...
代码 34种数据降维方法代码
06-04
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代码 八种降维方法交互式界面
06-04
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深度学习种通道维度的先升维再降维和先降维再升维的意义
w18013886857的博客
07-16 1201
通道维度的先升维再降维和先降维再升维的意义
pytorch中的tensor实现数据降维以及通道数转换
yangfaner2021的博客
11-16 8490
上例中torch.narrow(x,0,2,3)，因x为5X6的二维tensor，由两个维度[0,1]，0表示第一维,横向，1表示第二维，纵向；且第一维通道数为5，第二维通道数为6。第三个变量为所选维度中的第几个通道为起点。如果在深度学习中图像处理中常遇到思维tensor，即x.shape=[9，3，256，256],3代表彩色图片RGB的三个通道数，如想实现降维操作，可将x的第二维的通道数3变为1，再使用x=torch.squeeze(x,dim=1)实现降维，降维后shape变为[9,256,256]
降维详解
黄小黄的窝
08-07 1637
降维 降维是解决维度灾难和过拟合的重要⽅法，除了直接的特征选择外，我们还可以采⽤算法的途径对特征进⾏筛选，线性的降维⽅法以 PCA 为代表，在 PCA 中，我们只要直接对数据矩阵进⾏中⼼化然后求奇异值分解或者对数据的协⽅差矩阵进⾏分解就可以得到其主要维度。⾮线性学习的⽅法如流形学习将投影⾯从平⾯改为超曲⾯。 解决过拟合的问题除了正则化和添加数据之外，降维是最好的方法。降维的思路来源于维度灾难的问题，我们知道n维球的体积为： 那么在球体积与边长为2R的超立方体比值为： 这就是上面所说的降维灾难，在高维数据
12.降维
weixin_43176534的博客
06-28 167
文章目录1.降维2.PCA算法3.低维空间选择4.PCA的具体用法总结 1.降维   第二种学习的无监督算法叫做降维。降维的作用有几个，比如说数据压缩，使数据占用更少的内存空间，有时还能给算法提速。   如图所示就是一种降维的实例，它将一片二维空间中的实例用一条直线近似代表，最后将一片二维数据近似为一维直线上的数据。               三维降到二维 2.PCA算法   目前，最常用的算法是主成分分析法（Principal Componet Analysis, PCA）。   以二维为例说明P
降维(Dimensionality Reduction)
Need not to know
02-01 1512
降维(Dimensionality Reduction)理论的学习
降维 (Dimensionality Reduction)
欢迎交流指导
09-30 826
文章目录1. 目标一：数据压缩2. 目标二：数据可视化 1. 目标一：数据压缩 第二种类型的无监督学习问题，称为降维。有几个不同的的原因可能想要做降维。一是数据压缩，数据压缩不仅允许压缩数据，它也加快学习算法。 作为一种生动的例子，收集的数据集有许多特征: 假设未知两个的特征：x1x_1x1​:长度：用厘米表示；x2x_2x2​：是用英寸表示同一物体的长度。 所以，这给了高度冗余表示，也许不是两个分开的特征x1x_1x1​和x2x_2x2​，这两个基本的长度度量，也许想要做的是减少数据到一维，只有一个数测
NBIS单细胞教程：降维（二）
songyi10的博客
08-24 1292
参考来源：https://nbisweden.github.io/workshop-scRNAseq/labs/compiled/seurat/seurat_01_qc.html感兴趣的话可以阅读原文。
27.降维
WJiaJiaBest的博客
08-04 651
机器学习——无监督学习：降维
十个技巧，让你成为“降维”专家
BigDataDigest的博客
07-11 1245
大数据文摘出品 来源：PLOS 编译：啤酒泡泡、刘兆娜、李雷、sirin、邢畅、武帅、钱天培 在分析高维数据时，降维（Dimensionality reduction，DR）方法是我们不可或缺的好帮手。 作为数据去噪简化的一种方法，它对处理大多数现代生物数据很有帮助。在这些数据集中，经常存在着为单个样本同时收集数百甚至数百万个测量值的情况。 由于“维度灾难”（cur...
数据挖掘 降维方法
最新发布
06-23
### 数据挖掘中常用的降维方法 在数据挖掘领域，降维是一种将高维数据转换为低维数据的技术，同时尽可能保留原始数据中的信息[^2]。降维算法在数据预处理、特征提取、数据可视化以及提高机器学习算法性能等方面都有广泛的应用[^1]。以下是一些常用的数据挖掘降维方法： #### 1. 主成分分析（PCA） 主成分分析是一种线性降维技术，通过将数据投影到一个新的坐标系中来减少维度，新坐标系的轴是数据方差最大的方向。PCA 的目标是最小化数据在低维空间中的重构误差，并且它通常用于数据压缩和可视化[^3]。 ```python from sklearn.decomposition import PCA # 创建 PCA 对象并指定降维后的维度 pca = PCA(n_components=2) # 对数据进行降维 X_pca = pca.fit_transform(X) ``` #### 2. 线性判别分析（LDA） 线性判别分析是一种监督学习的降维方法，主要用于分类问题。LDA 的目标是最大化类间方差并最小化类内方差，从而提高分类性能。 ```python from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis # 创建 LDA 对象 lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2) # 对数据进行降维 X_lda = lda.fit_transform(X, y) ``` #### 3. 多维尺度分析（MDS） 多维尺度分析是一种非线性降维技术，旨在保持样本之间的距离关系。MDS 可以用于数据可视化，尤其是在需要保持原始数据的距离特性时。 ```python from sklearn.manifold import MDS # 创建 MDS 对象 mds = MDS(n_components=2) # 对数据进行降维 X_mds = mds.fit_transform(X) ``` #### 4. 局部线性嵌入（LLE） 局部线性嵌入是一种非线性降维方法，通过保持每个样本与其邻居之间的局部线性关系来实现降维。LLE 在处理具有复杂结构的数据时表现良好[^3]。 ```python from sklearn.manifold import LocallyLinearEmbedding # 创建 LLE 对象 lle = LocallyLinearEmbedding(n_components=2, method='standard') # 对数据进行降维 X_lle = lle.fit_transform(X) ``` #### 5. t-分布邻域嵌入（t-SNE） t-SNE 是一种非线性降维技术，特别适用于高维数据的可视化。它通过优化样本在低维空间中的概率分布来保持样本之间的相似性[^3]。 ```python from sklearn.manifold import TSNE # 创建 t-SNE 对象 tsne = TSNE(n_components=2) # 对数据进行降维 X_tsne = tsne.fit_transform(X) ``` ### 总结 以上列举了几种常见的数据挖掘降维方法，包括线性方法如 PCA 和 LDA，以及非线性方法如 MDS、LLE 和 t-SNE。每种方法都有其适用场景和优缺点，选择合适的降维方法需要根据具体任务的需求和数据特性来决定[^1]。
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