原文:降维算法整理--- PCA、KPCA、LDA、MDS、LLE 等

转自github: https: github.com heucoder dimensionality reduction alo codes 网上关于各种降维算法的资料参差不齐,同时大部分不提供源代码 在此通过借鉴资料实现了一些经典降维算法的Demo python ,同时也给出了参考资料的链接。 降维算法 资料链接 展示 PCA https: blog.csdn.net u article de ...

2019-08-26 18:11 1 382 推荐指数:

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因子分析-降维算法LDA/PCA

因子分析-降维算法LDA/PCA 因子分析是将具有错综复杂关系的变量(或样本)综合为少数几个因子,以再现原始变量和因子之间的相互关系,探讨多个能够直接测量,并且具有一定相关性的实测指标是如何受少数几个内在的独立因子所支配,并且在条件许可时借此尝试对变量进行分类。 因子分析的基本思想 根据变量 ...

Tue Mar 08 20:18:00 CST 2022 0 1018
PCALDA降维的比较

PCA 主成分分析方法,LDA 线性判别分析方法,可以认为是有监督的数据降维。下面的代码分别实现了两种降维方式: 结果如下 ...

Sat Jun 25 22:24:00 CST 2016 0 3207
ML: 降维算法-LLE

局部线性嵌入 (Locally linear embedding)是一种非线性降维算法,它能够使降维后的数据较好地保持原有 流形结构 。LLE可以说是流形学习方法最经典的工作之一。很多后续的流形学习、降维方法都与LLE有密切联系。 如下图,使用LLE将三维数据(b ...

Mon Aug 28 02:10:00 CST 2017 0 1841
sklearn LDA降维算法

sklearn LDA降维算法 LDA(Linear Discriminant Analysis)线性判断别分析,可以用于降维和分类。其基本思想是类内散度尽可能小,类间散度尽可能大,是一种经典的监督式降维/分类技术。 sklearn代码实现 测试结果 ...

Fri Sep 15 07:38:00 CST 2017 0 3134
数据分析--降维--LDAPCA

一、因子分析   因子分析是将具有错综复杂关系的变量(或样本)综合为少数几个因子,以再现原始变量和因子之间的相互关系,探讨多个能够直接测量,并且具有一定相关性的实测指标是如何受少数几个内在的独立因子 ...

Sat Jul 21 02:35:00 CST 2018 0 1729
PCA降维算法

PCA主成分分析算法,是一种线性降维,将高维坐标系映射到低维坐标系中。 如何选择低维坐标系呢? 通过协方差矩阵的特征值和特征向量,特征向量代表坐标系,特征值代表映射到新坐标的长度。 算法步骤: 输入:样本集D={x1,x2,...,xm};    低维空间维数k 第一步:将样本集中心化 ...

Sat Sep 22 01:55:00 CST 2018 0 1686
机器学习(十六)— LDAPCA降维

一、LDA算法   基本思想:LDA是一种监督学习的降维技术,也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。 我们要将数据在低维度上进行投影,投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近,而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可 ...

Tue May 15 01:47:00 CST 2018 0 6732
【skLearn 降维算法PCA

文章目录降维算法 PCA一、数据维度概念二、skLearn中的降维算法三、PCA与SVD① 降维的实现步骤解析② 重要参数n_components• 累积可解释方差贡献率曲线• 最大似然估计自选超参数• 按信息量占比选超参数③ 重要参数 svd_solver④ 重要属性 components_ ...

Sun Dec 26 22:28:00 CST 2021 0 943
 
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