PCA降维—降维后样本维度大小
之前对PCA的原理挺熟悉，但一直没有真正使用过。最近在做降维，实际用到了PCA方法对样本特征进行降维，但在实践过程中遇到了降维后样本维数大小限制问题。 MATLAB自带PCA函数：[coeff, score, latent, tsquared] = pca(X) 其中，X是n*p的，n ...
原文：降维（一）维度灾难与降维主要方法
降维 在很多机器学习问题中，训练集中的每条数据经常伴随着上千 甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话，不仅会让训练非常缓慢，还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维度灾难。 不过值得庆幸的是，在实际问题中，经常可以极大地减少特征的数目，将棘手的问题转变为容易处理的问题。例如，以MNIST图片数据集为例：在图片边框附近的像素点基本都是白色，所以我们完全可以从训练集中剔除掉这些像素 ...
2020-04-07 16:20 0 1288 推荐指数：
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降维
《机器学习系统设计》第11章 降维 学习笔记 针对书上的内容和网络上的资料记录下来的笔记，大家一起学习交流。 一．为什么需要降维 (一) 多余的特征会影响或误导学习器 (二) 更多特征意味着更多参数需要调整，过拟合风险也越大 (三) 数据的维度可能只是虚高，真实 ...
数据降维方法小结
原文：http://blog.csdn.net/yujianmin1990/article/details/48223001 数据的形式是多种多样的，维度也是各不相同的，当实际问题中遇到很高的维度时，如何给他降到较低的维度上？前文提到进行属性选择，当然这是一种很好的方法，这里另外提供一种从高 ...
常见降维方法的总结
一、拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps,LE) (1)特点 非线性的降维方法 降维的同时保留局部近邻节点的信息 属于流形学习 (2)目标函数 未添加限制条件: \[\sum_{ij}({\mathit y_i\,-\,y_j ...
浅谈降维方法
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降维方法的优缺点
原文地址：https://elitedatascience.com/dimensionality-reduction-algorithms 欢迎阅读我们的现代机器学习算法的第2部分。 在这一部分中，我们将介绍降维的方法，进一步分为特征选择和特征提取。 通常，这些任务很少单独执行。 相反，他们通常 ...
机器学习之降维方法
数据降维的目的:数据降维，直观地好处是维度降低了，便于计算和可视化，其更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。 数据降维的好处：降维可以方便数据可视化+数据分析+数据压缩+数据提取等。 降维方法 __ 属性选择：过滤法；包装法；嵌入法； |_ 映射方法 _线性映射 ...
降维（三）LLE与其他降维技术
LLE 局部线性嵌入，Locally Linear Embedding（LLE）是另一个功能强大的非线性降维（nonlinear dimensional reduction，NLDR）技术。它是一个流形学习技术，并不基于投影。简单地说，LLE工作的方式是：首先衡量每个训练实例与它最近的邻居们 ...