原文:CNN autoencoder 先降维再使用kmeans进行图像聚类 是不是也可以降维以后进行iforest处理?

import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Flatten from keras.layers import Conv D, MaxPooling D, UpSampling D impor ...

2018-11-10 18:08 1 2756 推荐指数:

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使用Autoencoder进行降维

结果:每一种颜色代表一种数字,这里是为了可视化才降到2维的,但是实际降维的时候,肯定不会把维度降到这么低的水平。 ...

Wed Apr 24 04:38:00 CST 2019 0 1233
使用Python进行数据降维|线性降维

前言 为什么要进行数据降维?直观地好处是维度降低了,便于计算和可视化,其深层次的意义在于有效信息的提取综合及无用信息的摈弃,并且数据降维保留了原始数据的信息,我们就可以用降维的数据进行机器学习模型的训练和预测,但将有效提高训练和预测的时间与效率。 降维方法分为线性和非线性降维,非线性降维又分 ...

Sun Mar 15 19:42:00 CST 2020 0 1171
利用Kemeans进行聚类及TSNE降维可视化

一、kmeans聚类 二、TNSE TSNE提供了一种有效的降维方式,可以对高于2维数据的聚类结果以二维的方式展示出来。 ...

Sat Apr 03 16:53:00 CST 2021 2 624
CNN-利用1*1进行降维和升维

降维:  比如某次卷积之后的结果是W*H*6的特征,现在需要用1*1的卷积核将其降维成W*H*5,即6个通道变成5个通道:   通过一次卷积操作,W*H*6将变为W*H*1,这样的话,使用5个1*1的卷积核,显然可以卷积出5个W*H*1,再做通道的串接操作,就实现了W*H*5。 升 ...

Thu Nov 23 04:06:00 CST 2017 0 3114
运用PCA进行降维的好处

运用PCA对高维数据进行降维,有一下几个特点: (1)数据从高维空间降到低维,因为求方差的缘故,相似的特征会被合并掉,因此数据会缩减,特征的个数会减小,这有利于防止过拟合现象的出现。但PCA并不是一种好的防止过拟合的方法,在防止过拟合的时候,最好是对数据进行正则化; (2)使用降维的方法,使 ...

Wed Mar 30 17:12:00 CST 2016 0 1808
用scikit-learn进行LDA降维

    在线性判别分析LDA原理总结中,我们对LDA降维的原理做了总结,这里我们就对scikit-learn中LDA的降维使用做一个总结。 1. 对scikit-learn中LDA类概述     在scikit-learn中, LDA类 ...

Thu Jan 05 01:04:00 CST 2017 29 25454
 
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