dimension reduction （降维）方法总结_codestorm_新浪博客

最新推荐文章于 2020-08-24 09:43:48 发布
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本文介绍了两种关键的数据预处理技术：特征选择与特征提取。特征选择部分覆盖了冗余排除、过滤方法（如相关性和互信息）、包裹式方法及决策树的应用。特征提取则聚焦于主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）和多维缩放（MDS）。这些技术对于提高机器学习模型的有效性和效率至关重要。

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1.feature selection
      redundant / irrelevant : 
              filter: correlation / mutual information
              wrapper:
              others: decision tree
2. feature extraction
      PCA(primary component analysis) / SVD(singular value decomposition) / MDS (multidimension scaling)
ISLR读书笔记十二：模型选择——降维法（dimension reduction methods）
weixin_43084570的博客
10-13 849
模型选择——降维法前言PCRPLS 前言 前面介绍的两类模型选择的方法，都保留了原始的自变量，而降维法则对原始自变量进行了转化，其大致思想是将原来的 ppp 个自变量，整合成 MMM 个自变量（M<pM<pM<p）。 若令 Z1,Z2,⋯，ZMZ_1,Z_2,\cdots，Z_MZ1​,Z2​,⋯，ZM​ 表示 ppp 个 原始自变量的 MMM 个线性组合，即 Zm=∑j=1pϕjmXjZ_m=\sum_{j=1}^p\phi_{jm}X_jZm​=j=1∑p​ϕjm​Xj​ 然后对这
Dimension Reduction - feature selection
狂奔的番茄
06-26 2273
前一篇谈到了feature extraction。这里可以先做一些jia
dimension-reduction-algorithms:常用降维算法的复现和比较，包括LDA，QDA，PCA，MDS，Isomap，LLE
03-20
降维算法 一，介绍 在高维层次下会出现数据样本稀疏，距离计算困难等问题，是所有机器学习方法面临的严峻考验，称为“维数灾难”（维数诅咒）。 ，即通过某种数学变换将数据映射到一个低维空间，在这个低维空间里，数据的密度大大地提高，距离计算更加容易。 二，分类 降维算法可以按照是否有监督，变换是否是线性的细分四类： 无监督的线性降维算法，某种 无监督的非线性降维算法，某些 ， ， ， 有监督的线性降维算法，某种 有监督的非线性降维算法（缺） 注意：此处线性指的是高维空间->低维空间是线性的。MDS，Isomap是将一个非线性降维变换的转化问题转化为一个线性代数问题，其本身并不是线性的降维算法。 三，总结 在大部分实际应用情况下，数据降维是作为后续任务的一个预处理步骤，需要通过比较降维后学习器的效果来对一个具体的任务使用某种降​​维算法。 流形学习中的ISOMAP，LLE等算法非常依赖建图的质量
Dimension reduction：SVD
浪不虚传
05-09 189
Singular Value Decomposition (SVD) 降维的目的是为了去除冗余的数据，数据压缩等。大部分的挖掘算法在高维空间上难以达到较好的效果。   奇异值用于降维的步骤： 1. 将样本构造成矩阵A 2. 对A进行奇异值分解 SVD(A)=[U, S, V] 3. U是AAT的特征向量矩阵，V是ATA的特征向量的矩阵，S是ATA和AAT的共同的特征值，从大到小 4....
第二十一节 Dimension Reduction
Reast1nPeace的博客
08-24 327
pca.rar_PCA 降维_PCA特征 c++_PCA降维C_dimension reduction _降维C
09-14
PCA（主成分分析，Principal Component Analysis）是一种广泛应用的数据分析方法，主要用于高维数据的降维。在机器学习、统计学和图像处理等领域，PCA通过线性变换将原始数据转换为一组各维度线性无关的表示，同时尽...
Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction.zip_LDA降维_lda_pca_数据
07-14
总的来说，"Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction"是MATLAB环境下的一个强大工具，它集成了PCA和LDA这两种经典降维方法，为数据科学家提供了有力的分析手段。用户可以通过这个工具包，轻松地对数据进行降维...
PCA.zip_PCA 图片_pca reduction_pca降维_降维
09-24
PCA，全称主成分分析(Principal Component Analysis)，是一种在数据科学和机器学习领域广泛应用的统计方法，主要用于数据的预处理和特征提取。PCA的核心目的是通过线性变换将原始高维数据转换为一组各维度线性无关的...
diff_code.zip_diffusion_map_leafvyg_reduction_降维_降维算法
07-14
降维DM算法，用于diffusion map降维，代码很全很细致。
Dimensionality reduction.rar_MATLAB中reduction_readyqnn_张量_张量 降维_
07-15
用于降维（子空间学习）的Matlab代码，包括核心主成分分析、正则化、张量线性图嵌入、正则化、核图嵌入
matlab开发-DataDimensionReduction
08-24
matlab开发-DataDimensionReduction。将矢量数据沿最小范围的方向转换为一维的子空间。
Dimension reduction:PCA
浪不虚传
05-09 310
Principal Components Analysis(PCA) PCA算法的步骤 a. 计算样本集的协方差矩阵S     S的值表示样本之间的相关性，大于0说明是正相关；小于0，说明是负相关；等于0，说明相互独立，不相关 b. 计算S的特征向量和特征值，按从大到小排序。 c.  设置要映射的低维空间维数k，取前k个特征值对应的特征向量作为降为的结果。   为什么选用协方差矩阵...
李宏毅学习笔记23.Unsupervised Learning.01: Linear Dimension Reduction
老毛的博客
06-30 871
非监督学习分为两大类：Clustering & Dimension Reduction 和Generation，这节主要是讲前者中的Dimension Reduction（Linear Methods），对PCA进行了重点讲解。
Feature extraction feature selection Dimension reduction
安
01-21 1006
Feature extraction和feature selection 都同属于Dimension reduction。要想搞清楚问题当中二者的区别，就首先得知道Dimension reduction是包含了feature selection这种内在联系，再在这种框架下去理解各种算法和方法之间的区别。和feature selection不同之处在于feature extraction是在原有特征基
dimension reduce（梯度下降）self-organizing maps（自组织映射）
u010292637的专栏
05-25 1395
使数据集的维度减小可以简化问题，带来优化 如更快的处理时间、虚拟化高维度的数据集、抗噪音、增强其他数据挖掘算法 线性降维（Linear dimension reduce） main linear components能使数据在这一轴的变化范围最大 1-st component是使数据在这一维变化最大的轴方向 2-nd component是当投影到1-st component方向时
无监督学习：Linear Dimension Reduction(线性降维)
dfql83704的博客
08-10 295
一 Unsupervised Learning 把Unsupervised Learning分为两大类： 化繁为简：有很多种input，进行抽象化处理，只有input没有output 无中生有：随机给一个input，自动画一张图，只有output没有input 二 Clustering 有一大堆image ，把他们分为几大类，给他们贴上标签，将不同的imag...
机器学习 李宏毅 L24-Linear Dimension Reduction
okgagaga的博客
01-31 507
clustering 聚类 k-means方法： HAC方法(Hierarchical Agglomerative Clustering): Distributed Representation 用于实现dimension reduction。输入为特征，输出为维数较小的数据。常用的方法为PCA，principle component analysis。 可以使用拉格朗日
机器学习中的降维与度量学习(reduce dimension and metric learning)
软工小盆友的博客
08-22 1178
降维与度量学习 k近邻学习 k近邻(k-Nearest Neighbor,简称kNN)学习是一种监督学习方法。 其工作机制为：在样本中，根据距离度量找出训练集中临近的k个样本，基于这k个样本进行预测。 一般，在分类任务中使用“投票法”，即选择最多的类别标记作为预测结果。 在回归任务中使用“平均法”。另外还可以使用距离度量以及加权平均来进行预测。 k近邻学习相比较其他的学习不同之处在...
机器学习Machine Learning：特征选择Feature Selection 与 数据降维Dimension Reduction的区别？
Damion
05-05 1318
为什么会有降维和特征选择？？？ 我们知道机器学习的终极目标就是为了预测，当然预测前我们要对数据进行训练。通常我们不会拿原始数据来训练，为什么呢？可能有些人觉得原始信息（original data）包含了样本最丰富的信息，没有经过任何处理的raw data能最完整表达样本，这个观点没有错。但是用raw data来直接训练的话，有一个问题就是我们设计的分类器在训练集上会得到很好的performanc...
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