10 种常用的降维算法源代码(python)

最新推荐文章于 2022-06-13 10:06:00 发布
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一位热衷于学习的同学在GitHub上分享了一系列经典的降维算法的Python实现代码，包括PCA、KPCA、MDS、Isomap等。这些代码不仅有助于理解算法原理，还提供了实际操作的参考，对于学习和研究降维技术非常有帮助。

最近发现一位同学整理了一些经典的降维算法，并用python实现常见降维算法的代码，特此推荐。作者：超爱学习


代码的github：

https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes

(github上不止止有代码，还有相应的资料，同时后续也会继续整理其他代码)

1. PCA

当特征数(D)远大于样本数(N)时，需要使用一点小技巧使得PCA算法的复杂度由 640?wx_fmt=svg 转换为 640?wx_fmt=svg 。

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2. KPCA

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3. MDS

由于sklearn中MDS是采用迭代优化方式，而我这里实现了迭代和非迭代的两种。

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4. Isomap

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5. LLE

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6. T-SNE

参考了源代码，同时也用tensorflow实现了一个。(不用自己更新参数的感觉是真的爽)

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７. LDA

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8. AutoEncoder

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9. FastICA


10. SVD


github链接如下:

https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes



python数据降维代码
gulie8的博客
06-11 408
'''…………………………………………python数据降维………………………………START''' #本示例中，将分别使用sklearn的DecisionTreeClassifier来判断变量重要性并选择变量，通过PCA进行维度转换。 import numpy as np from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.decomposition import PCA #读取数据文件 data=np.loadtxt(r'...
python中pca算法源代码_三种方法实现PCA算法(Python)
weixin_36211712的博客
01-12 829
主成分分析，即Principal Component Analysis(PCA)，是多元统计中的重要内容，也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。关于PCA的更多介绍，请参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Prin...
python 列表降维的实例讲解
12-23
列表降维(python:3.x) 之前遇到需要使用列表降维的情况, 如: 原列表 : [[12,34],[57,86,1],[43,22,7],[1,[2,3]],6] 转化为 : [12, 34, 57, 86, 1, 43, 22, 7, 1, 2, 3, 6] 思路: 把列表转化为字符串,直接去掉 “[“ 和 “]” 最后由字符串转化为列表 a = [[12,34],[57,86,1],[43,22,7],[1,[2,3]],6] #把列表转为字符串 b = str(a) #替换掉'['和']' b = b.replace('[','') b = b.replace(']'
12种降维算法讲解及Python代码实现.rar
09-19
搜集12种经典的数据降维算法，包括算法详解，以及Python的代码实现精讲。含ICA、pca、LDA、LPP、SVD、ISOMAP等算法
哈工大硕士生用 Python 实现了 11 种经典数据降维算法，源代码库已开放
喜欢打酱油的老鸟
11-27 3147
导语：适合机器学习初学者和刚入坑数据挖掘的小伙伴 雷锋网 AI 开发者按：网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。这里有个 GitHub 项目整理了使用 Python 实现了 11 种经典的数据抽取（数据降维）算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE 等，并附有相关资料、展示效果；非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴。 为什么要进行数据降维？ ...
常见的降维算法
在服务器上挂载OSS_bucket
01-11 1420
常见的降维算法： 线性方法 主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）、 对应分析（Correspondence Ahalysis,CA)、 多重对应分析（Multiple Corresspondence Analysis,MCA）、 经典多维尺度分析（classical multidimensional scaling,cMDS）、 主坐标分析（Principal Coordinate Analysis,PCoA）。
基于Python实现的AE（自编码器）训练算法源代码+使用说明
最新发布
12-04
本文档详细介绍了基于Python语言开发的一套自编码器（AE）训练算法的源代码，以及配合源代码使用的操作说明。自编码器是一种人工神经网络，它尝试通过学习一种高效的数据编码方式，将输入数据映射到一个较低维度的...
LLE降维——代码实现
littleboy__的博客
03-26 2605
参考文章： 算法实现 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # ## LLE算法实现 # In[2]: ''' LLE 2019.11.20 Author: luo Reference: Zhihua Zhou. Machine learning[M]. Tsinghua University Press, 2016 实现了LLE 总结：...
python主成分分析法降维_主成分分析降维（MNIST数据集）
weixin_36278346的博客
12-24 1106
今天看了用主成分分析简化数据，就顺便用MNIST数据集做了下实验，想直观地看一下效果，并通过完成这个小demo深入理解下原理。我发现“是什么、能做什么、怎么用、效果是什么、原理是什么、优缺点是什么”这样的思路能让我更好地接受一个新知识，之所以把原理放在效果后面，是因为我比较喜欢先看看它的作用，可视化意义之后能提起我对一个知识的兴趣，加深对它意义的理解，后面看数学原理会容易，所以整篇文章就以这样的思...
哈工大硕士生用Python实现了11种数据降维算法，代码已开源！
weixin_45932854的博客
12-05 490
网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。这里有个 GitHub 项目整理了使用 Python 实现了 11 种经典的数据抽取（数据降维）算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE 等，并附有相关资料、展示效果；非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴。 01 为什么要进行数据降维？ 所谓降维，即用一组个数为 d 的向量 Zi 来代表个数为 D ...
降维算法matlab代码-QUSS:Scheidt、C、Li、L和Caers的配套代码，JK量化地下系统中的不确定性，JohnWiley&So
06-13
降维算法matlab代码量化子系统系统中的不确定性 此存储库包含 Céline Scheidt、Lewis Li 和 Jef Caers (John Wiley & Sons) 的配套代码存储库。 关于此存储库 这个存储库实现了书中讨论的各种 UQ 策略。 算法的源代码可以在文件夹下找到。 代码库是在 为便于说明，准备了一组教程。 它们如下： ：展示第 3 章中讨论的各种降维技术。 ：第 4 章中基于距离的灵敏度分析的实现。 . 第 7 章中讨论的方法论，为利比亚油藏案例实施。 ：第 7 章中的顺序重要性重采样方法适用于同一利比亚油藏。 这些教程可以直接在浏览器中查看，也可以下载重新运行。 安装 要重新运行示例，必须满足以下依赖项： 或者可以作为包的一部分安装 用于将 MATLAB 与 jupyter 接口 安装后，jupyter 可以从命令行启动 jupyter notebook 导航到教程文件夹并选择要加载的适当教程。 许可 这个存储库是在 MIT 许可下发布的。
10种常用降维算法源代码(python)
weixin_38754361的博客
08-22 464
点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达转载自：机器学习初学者最近发现一位同学整理了一些经典的降维算法，并用python实现常见降维...
几种降维算法
Pbw_666的博客
08-24 1025
1.TSNE 算法思想： （1）SNE，其基本思想为在高维空间相似的数据点，映射到低维空间距离也是相似的。算法利用距离表达两个点之间的相似性。常用的距离度量方式是：欧式距离。 （2）t-SNE,做出的优化是用t分布取代SNE中的高斯分布，使得降维后的数据，同类之间更加紧凑，不同类之间距离加大。换言之，对应于无监督聚类指标轮廓系数更好。 2.PCA 算法思想：将原有的n个特征，投影到k为空间，k维度空间之间两两正交称为主成分，新的特征由原特征变换而来。 算法实现： 在python中通过调用模块sklearn，
python pca降维_10 种常用的降维算法源代码(python)
weixin_39874269的博客
12-07 149
最近发现一位同学整理了一些经典的降维算法，并用python实现常见降维算法的代码，特此推荐。作者：超爱学习代码的github：https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes(github上不止止有代码，还有相应的资料，同时后续也会继续整理其他代码)1. PCA当特征数(D)远大于样本数(N)时，需要使用一点小技...
基于 Python 的 11 种经典数据降维算法
小白学视觉
06-13 3069
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。这里有个 GitHub 项目整理了使用 Python 实现了 11 种经典的数据抽取(数据降维)算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE 等，并附有相关资料、展示效果;非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴。一、为什么要进...
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降维算法总结（超全！附代码）一、为什么要进行数据降维?二、数据降维原理三、主成分分析(PCA)降维算PCA代码实现四、其他降维算法及代码地址效果总览及代码地址KPCA(kernel PCA)LDA(Linear Discriminant Analysis)MDS(multidimensional scaling)ISOMAPLLE(locally linear embedding)t-SNELE(Laplacian Eigenmaps)LPP(Locality Preserving Projections)
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yingdajun的博客
12-04 1161
本人在百度上看到哈工大的硕士生实现了11种降维算法， 然后我也去看了一下，然后把这些代码自己运转了一边，写到了自己的Github地址上面。 https://github.com/yingdajun/PCA- ...
九种降维方法汇总
u012121721的博客
05-03 5314
特征降维
【NLP】十二种属性降维的方法
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09-09 1519
降维可以用两种不同的方式来完成： （1） 只保留原始数据集最相关的变量（特征选择） （2） 通过找到一组较小的新变量，每个变量都是输入变量的组合，包含与输入变 量基本相同的信息（降维） （1）遗漏价值比率（Missing Value Ratio） 如果任何变量中缺失值的百分比大于该阈值，我们将删除该变量。 （2）低方差滤波器（Low Variance Fi...
LDA算法源代码分析与实现
LDA，即线性判别分析（Linear Discriminant Analysis），是一种常用的模式识别和机器学习技术。它主要用于对数据进行降维，同时保证类内散度最小化而类间散度最大化，从而使得分类变得更加容易。LDA在图像识别、生物...
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