import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.laye ...
结果:每一种颜色代表一种数字,这里是为了可视化才降到 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。 ...
2019-04-23 20:38 0 1233 推荐指数:
import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.laye ...
import keras import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist (x_train, _), ...
https://sefiks.com/2018/03/23/convolutional-autoencoder-clustering-images-with-neural-networks/ https://blog.keras.io ...
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 ...
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 ...
之前总结过关于PCA的知识:深入学习主成分分析(PCA)算法原理。这里打算再写一篇笔记,总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好。一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算 ...
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 ...
在高维数据上工作会碰到很多问题:分析很困难,解读起来困难,不能可视化,对于数据的存储也很昂贵。高维数据还是值得研究,比如有些维度是冗余,某一个维度其实是可以被其他几个维度的组合进行解释。正因为某些维度是相关的,所以高维数据内在有更低维的结构。降维方法就是探索数据的内在相关性生成一个压缩后的数据 ...