原文:高纬数据的降维方法

http: blog.socona.me dim reduce high dim clustering.html 降维作为目前很多研究领域的重要研究分支之一,其方法本身就多种多样,根据降维方法的不同,产生了很多基于降维的聚类方法,如Kohonen自组织特征映射 self organizing feature map, 主成分分析 Principle component analysis, 多维缩放 ...

2013-05-08 23:28 0 9543 推荐指数:

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数据降维方法小结

维特征空间向低特征空间映射的思路。 数据降维的目的   数据降维,直观地好处是维度降低了,便于计算 ...

Sat Sep 19 20:43:00 CST 2015 0 9763
Python学习数据降维方法

使用sklearn库初次尝试PCA和T-SNE,原理还不太理解,写错了请一定指出,或者等我自己发现hhhh 1. PCA 首先读入sklearn里自带的鸢尾花数据库,并调用相关的包,再查看一下这些数据都是些啥: 结果: data1是个对象,调用.data和.target可以查看变量的值 ...

Wed May 20 01:05:00 CST 2020 1 3040
【深度学习】数据降维方法总结

引言:   机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达,目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是 ...

Mon Apr 16 23:18:00 CST 2018 1 23735
数据降维——主成分分析

一、 数据降维   数据降维是指采取某种映射方法,降低随机变量的数量。例如将数据点从高维空间映射到低维空间中,从而实现维度减少。降维分为特征选择和特征提取两类,前者是从含有冗余信息以及噪声信息的数据中找出主要变量,后者是去掉原来数据,生成新的变量,可以寻找数据内部的本质结构特征 ...

Tue Jun 25 07:41:00 CST 2019 0 1753
数据分析中的降维方法初探

1. 引言 0x1:从维灾难说起 在多项式曲线拟合的例子中,我们只有一个输入变量x。但是对于模式识别的实际应用来说,我们不得不处理由许多输入变量组成的维空间,这个问题是个很大的挑战,也是影响模式识别技术设计的重要因素。 为了说明这个问题,我们考虑一个人 ...

Tue Mar 21 23:15:00 CST 2017 5 9508
初识PCA数据降维

  PCA要做的事降噪和去冗余,其本质就是对角化协方差矩阵。 一.预备知识   1.1 协方差分析   对于一般的分布,直接代入E(X)之类的就可以计算出来了,但真给你一个具体数值的分布,要 ...

Sat Jun 27 19:47:00 CST 2015 0 8451
PCA数据降维

Principal Component Analysis 算法优缺点: 优点:降低数据复杂性,识别最重要的多个特征 缺点:不一定需要,且可能损失有用的信息 适用数据类型:数值型数据 算法思想: 降维的好处: 使得数据集更易使用 降低 ...

Thu Dec 11 07:25:00 CST 2014 3 2077
 
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