原文:多维标度法(MDS)的Python实现

多维标度法 multidimensional scaling,MDS 是一种在低维空间展示 距离 数据结构的多元数据分析技术,是一种将多维空间的研究对象 样本 或 变量 简化到低维空间进行定位 分析和归类, 同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。 多维标度法与主成分分析 Principle Component Analysis,PCA 线性判别分析 Linear Discriminent Ana ...

2015-09-01 22:18 0 9413 推荐指数:

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Python 如何实现多维列表的排序

1:在python 中 列表中 有两个函数 sort() 和 sorted() 两个函数均可以对多维列表排序 两者的区别是 sorded 排完序之后自动帮我们生成一个新的列表 而 sort 是在原有 列表上直接改变序列, ******** 如果直接用打印 或者用变量 去接值的话 会输出 ...

Wed Jul 07 16:30:00 CST 2021 0 310
MDS算法及其matlab实现

问题背景: 在求解MTSP问题的时候,因为已知的为各个巡检点之间路径耗时长度,而这个具体描述采用无向图结构可以很好的描述,在matlab中通过函数(graphallshortestpaths)可以得 ...

Mon Nov 12 05:40:00 CST 2018 0 2093
数据降维之多维缩放MDS(Multiple Dimensional Scaling)

网上看到关于数据降维的文章不少,介绍MDS的却极少,遂决定写一写。 考虑一个这样的问题。我们有n个样本,每个样本维度为m。我们的目标是用不同的新的k维向量(k<<m)替代原来的n个m维向量,使得在新的低维空间中,所有样本相互之间的距离等于(或最大程度接近)原空间中的距离(默认欧氏距离 ...

Tue Mar 28 00:47:00 CST 2017 0 10209
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TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution )是C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出,TOPSIS根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法,是在现有 ...

Tue May 19 22:08:00 CST 2020 0 1184
python使用numpy实现多维数组的排序

1.问题描述   为实现多维数组按多列排序,如有三维数组坐标点(x,y,z),现需使其按照x进行升序排序,其后使y进行升序排序,最后为z。 # 有4行3列数组如下: arr ...

Sat Dec 26 07:04:00 CST 2020 0 2042
各种插值python实现

一维插值   插值不同于拟合。插值函数经过样本点,拟合函数一般基于最小二乘法尽量靠近所有样本点穿过。常见插值方法有拉格朗日插值、分段插值、样条插值。 拉格朗日插值多项式:当节点数n较大时,拉格朗日插值多项式的次数较高,可能出现不一致的收敛情况,而且计算复杂。随着样点增加,高次插值 ...

Sat Sep 11 04:58:00 CST 2021 0 282
共轭梯度Python实现

共轭梯度Python实现) 使用共轭梯度,分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的极小值 运行结果 ...

Thu Dec 30 09:55:00 CST 2021 0 1602
 
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