原文:高緯數據的降維方法

http: blog.socona.me dim reduce high dim clustering.html 降維作為目前很多研究領域的重要研究分支之一,其方法本身就多種多樣,根據降維方法的不同,產生了很多基於降維的聚類方法,如Kohonen自組織特征映射 self organizing feature map, 主成分分析 Principle component analysis, 多維縮放 ...

2013-05-08 23:28 0 9543 推薦指數:

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數據降維方法小結

維特征空間向低特征空間映射的思路。 數據降維的目的   數據降維,直觀地好處是維度降低了,便於計算 ...

Sat Sep 19 20:43:00 CST 2015 0 9763
Python學習數據降維方法

使用sklearn庫初次嘗試PCA和T-SNE,原理還不太理解,寫錯了請一定指出,或者等我自己發現hhhh 1. PCA 首先讀入sklearn里自帶的鳶尾花數據庫,並調用相關的包,再查看一下這些數據都是些啥: 結果: data1是個對象,調用.data和.target可以查看變量的值 ...

Wed May 20 01:05:00 CST 2020 1 3040
【深度學習】數據降維方法總結

引言:   機器學習領域中所謂的降維就是指采用某種映射方法,將原維空間中的數據點映射到低維度的空間中。降維的本質是學習一個映射函數 f : x->y,其中x是原始數據點的表達,目前最多使用向量表達形式。 y是數據點映射后的低維向量表達,通常y的維度小於x的維度(當然提高維度也是 ...

Mon Apr 16 23:18:00 CST 2018 1 23735
數據降維——主成分分析

一、 數據降維   數據降維是指采取某種映射方法,降低隨機變量的數量。例如將數據點從高維空間映射到低維空間中,從而實現維度減少。降維分為特征選擇和特征提取兩類,前者是從含有冗余信息以及噪聲信息的數據中找出主要變量,后者是去掉原來數據,生成新的變量,可以尋找數據內部的本質結構特征 ...

Tue Jun 25 07:41:00 CST 2019 0 1753
數據分析中的降維方法初探

1. 引言 0x1:從維災難說起 在多項式曲線擬合的例子中,我們只有一個輸入變量x。但是對於模式識別的實際應用來說,我們不得不處理由許多輸入變量組成的維空間,這個問題是個很大的挑戰,也是影響模式識別技術設計的重要因素。 為了說明這個問題,我們考慮一個人 ...

Tue Mar 21 23:15:00 CST 2017 5 9508
初識PCA數據降維

  PCA要做的事降噪和去冗余,其本質就是對角化協方差矩陣。 一.預備知識   1.1 協方差分析   對於一般的分布,直接代入E(X)之類的就可以計算出來了,但真給你一個具體數值的分布,要 ...

Sat Jun 27 19:47:00 CST 2015 0 8451
PCA數據降維

Principal Component Analysis 算法優缺點: 優點:降低數據復雜性,識別最重要的多個特征 缺點:不一定需要,且可能損失有用的信息 適用數據類型:數值型數據 算法思想: 降維的好處: 使得數據集更易使用 降低 ...

Thu Dec 11 07:25:00 CST 2014 3 2077
 
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