sklearn.random_projection讲的较详细

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本文深入探讨了sklearn库中的random_projection模块,讲解其原理与应用,为数据降维提供了一种有效的方法。

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【Python机器学习】sklearn.datasets样本生成操作
Mr数据杨
10-20 1119
提供了一系列用于生成模拟数据的函数，这些函数非常适用于测试和演示各种机器学习算法。从分类和回归到聚类和降维，这些函数覆盖了各种场景和需求。下表总结了这些函数的主要特点、描述、适用的模型类型，以及可能适用的算法。方法名称主要特点描述适用于的模型适用的算法聚类生成各向同性高斯斑点数据聚类分类生成随机的n类别分类问题数据分类回归生成随机回归问题数据回归分类在2D中生成包含一个较小圆的大圆数据分类分类生成两个交错半圆的数据分类回归/降维生成S形曲线数据集回归/降维回归。
【机器学习】必会降维算法之：随机投影（Random Projection）
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06-21 2531
必会降维算法之：Random Projection
随机映射(Random Projection)算法
05-12
随机映射(Random Projection)算法
Random Projection
weixin_30757793的博客
07-15 734
Random Projection在k-means的应用 1. 随机投影 （Random Projection） 首先，这是一种降维方法。之前已经介绍过相对普遍的PCA的降维方法，这里介绍另一种降维方法Random Project。相比于PCA，他的优势可以这样说： Random Projection与PCA不一样，其操作简单，只要构建一个投影矩阵即可，而PCA降维还要做S...
Machine Learning/Random Projection
weixin_30297281的博客
08-05 178
这次突然打算写点dimension reduction的东西， 虽然可以从PCA， manifold learning之类的东西开始， 但很难用那些东西说出好玩的东西。 这次选择的是一个不太出名但很有趣的方法， 随机映射。 但某些地方它一直是被当成LSH方法来介绍的， 关于这点我不想过多追究， 这里我认为他是一个降维。 Problem Statement 首先我们来看一个问题， 如果你手头有一组...
机器学习笔记(14)——sklearn降维方法举例(RandomProjection,TSVD,t-SNE)
icepoint的博客
08-28 2万+
sklearn降维方法举例 以datasets.digits数据为例导入相关包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import time from sklearn.datasets import load_digits 大样本数据的可视化是一个相对比较麻烦的事情， 一
Random Projection 随机投影法
qq_49277759的博客
05-10 5882
Random Projection 随机投影法 Hercht-Neilseon: 简单的说就是当一个随机矩阵维数到达一定程度的时候，其转置和自身正交。 J-L引理： 在高维空间中的点可以被线性地嵌入到低维空间中，而且这些点在低维空间里两点之间距离会基本保留。 可以根据数据集的大小nnn 和可容忍的错误率来设计低维的维数，上述举例为： log⁡(n)/ε2=log⁡1000/0.001=6.9078×1000≃690\log(n)/\varepsilon ^2 = \log{1000}/0.00
高斯过程回归GPR（sklearn.gaussian_process+python实现）
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A_L_A_N
06-27 3万+
1、高斯过程： scikit-learn (sklearn) 官方文档 scikit-learn (sklearn) 官方文档中文版 scikit-learn (sklearn) 官方文档中文版（1.7. 高斯过程） 其他介绍： A Visual Exploration of Gaussian Processes 看得见的高斯过程：这是一份直观的入门解读（上面中文翻译-机器之心） I...
python中的sklearn.svm.svr_Python sklearn 实现SVM和SVR
weixin_39997695的博客
12-17 1709
线性可分 SVMimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.svm import SVC # "Support vector classifier"# 定义函数plot_svc_decision_function用于绘制分割超平面和其两侧的辅助超平面def plot_svc_decision_function(mode...
Scikit-Learn 1.4使用指南：数据转换 无监督降维（Unsupervised dimensionality reduction）、随机投影（Random Projection）
数智笔记
02-08 1224
在数学中，Johnson-Lindenstrauss 引理是关于将高维空间中的点低畸变地嵌入到低维欧几里得空间中的结果。该引理表明，高维空间中的一小组点可以以保持点之间距离几乎不变的方式嵌入到一个低维空间中。模块实现了一种简单且计算效率高的方法，通过在处理时间和模型大小上进行权衡，以控制的精度损失（作为额外的方差）来降低数据的维度。因此，随机投影是一种适用于基于距离的方法的逼近技术。稀疏随机矩阵是稠密高斯随机投影矩阵的替代品，它保证了类似的嵌入质量，同时更加节省内存，并允许更快地计算投影后的数据。
from sklearn import random_projection from sklearn import decomposition,metrics from sklearn.cluster import KMeans X,y=datasets.load_breast_cancer(return_X_y=True) print("X.shape:",X.shape) print("y.shape:",y.shape) print("X[:3]:",X[:3]) print("y[:3]",y[:3]) #随机投影降维 rp=random_projection.SparseRandomProjection(n_components=3,density=0.1,random_state=42) X_projected=rp.fit_transform(X) # ##PCA降维 pca=decomposition.TruncatedSVD(n_components=3) X_projected=pca.fit_transform(X) ##kmeans聚类 y_pred=KMeans(n_clusters=2,n_init=10).fit_predict(X_projected) ##对K-mean的聚类效果进行评分 score=metrics.calinski_harabasz_score(X_projected,y_pred) print(score) plt.figure(1) ax = plt.subplot(111, projection='3d') ax.scatter(X_projected[:,0],X_projected[:,1],X_projected[:,2],c=y) plt.figure(2) ax = plt.subplot(111, projection='3d') ax.scatter(X_projected[:,0],X_projected[:,1],X_projected[:,2],c=y_pred) plt.show()是在干什么
06-02
这段代码主要是使用sklearn库中的一些机器学习算法对乳腺癌数据集进行降维和聚类，然后对聚类效果进行评估，最后用可视化的方式展示降维和聚类的结果。 具体来说，代码中的操作包括： 1. 加载乳腺癌数据集，其中X...
RandomProject
03-26
实现抽奖的Java程序，需要现在配置文件中输入参与抽奖人员名字，按随机数抽奖
python 随机投影（Random Projection，简称RP）
zhangzhechun的专栏
03-20 1388
随机投影（Random Projection，简称RP）是一种降维技术，可以将高维数据映射到低维空间中，同时尽可能地保留数据之间的距离关系。因此，在上面的示例中，我们将一个原始的10维数据矩阵X映射到了一个3维空间中。在上面的示例中，我们首先生成一个100行10列的随机数据矩阵X。然而，随机投影的优点在于它非常快速，并且通常可以在不丧失太多信息的情况下有效地降低数据的维度。需要注意的是，随机投影是一种非常快速的降维技术，但是其效果可能不如其他降维技术，如PCA和LDA等。
降维算法 ❉ 随机投影（Random Projection）
weixin_43156294的博客
05-19 2472
随机投影（Random Projection）是一种在数据挖掘和机器学习中常用的技术，它通过将高维数据映射到低维空间来减少数据的维度，同时尽可能地保留原始数据的结构。这种方法在处理大规模数据集时特别有用，因为它可以显著减少计算和存储需求。
Random-projection ensemble classification 论文阅读与思考
林源的博客
02-12 544
随机投影集成分类1.论文泛读1.1. 标题1.2. 摘要1.2.1. 方案三级目录 1.论文泛读 1.1. 标题 随机投影集成分类 1.2. 摘要 1.2.1. 方案 这是一个通用方案：对高维数据分类，使用随机投影，将特征向量降维至低维空间，然后使用任意基分类器，选出合适的进行结合。将随机矩阵 三级目录 ...
随机特征映射基本思想
Python领域优质萌新学习笔记
04-19 3273
随机特征映射(Random Feature Mapping)是一种将高维输入数据映射到低维特征空间的技术。它最初是在2007年由Rahimi和Recht提出的。以下是随机特征映射发展历程中的一些关键里程碑和理论方面：随机傅里叶特征映射(Random Fourier Feature Mapping)：最早的随机特征映射技术，由Rahimi和Recht在2007年提出。它使用傅里叶变换将输入数据映射到一个高维的特征空间，但使用了一些随机技巧以降低计算复杂度。
随机投影（Random Projection）降维方法
data+scenario+science+insight
04-19 3400
Random Projection是一种降维方法。相对普遍的PCA的降维方法，这里介绍另一种降维方法Random Projecttion。 相比于PCA，他的优势可以这样说：Random Projection与PCA不一样，其操作简单，只要构建一个投影矩阵即可，而PCA降维还要做SVD，计算开销比较大。 参考：Random Projection在k-means的应用 参考：【CS231n】随机投影（Random Projection） 参考：The Johnson-Linden...
【Python机器学习】零基础掌握random_projection随机投影方法
Mr数据杨
11-10 480
通过本文的介绍和实例演示，可以看到随机投影不仅在理论上具有扎实的数学基础，而且在实际应用中也展现出了强大的功能。不仅可以处理大规模数据集，减少内存和计算时间的消耗，还能在保持数据结构特征的同时提供足够的灵活性来适应不同的数据分析任务。通过模拟数据的构建、建模分析以及结果的可视化，本文全面而细致地展示了随机投影在数据处理中的实际操作流程和效果，展现了其作为一种有效的降维工具的魅力。无论是在学术研究还是商业分析中，随机投影技术都有着广阔的应用前景。
机器学习之RandomForest(随机森林算法)
Maple__Boy
09-29 3485
本文主要目的是通过一段及其简单的小程序来快速学习python 中sklearn的RandomForest这一函数的基本操作和使用，注意不是用python纯粹从头到尾自己构建RandomForest，既然sklearn提供了现成的我们直接拿来用就可以了，当然其原理十分重要，下面最简单介绍： 集成学习是将多个模型进行组合来解决单一的预测问题。它的原理是生成多个分类器模型，各自独立地学习并作出预测。 这些预测最后结合起来得到预测结果，因此和单独分类器的结果相比，结果一样或更好。 bagging就是一种集成学习用来
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