原文:多維標度法(MDS)的Python實現

多維標度法 multidimensional scaling,MDS 是一種在低維空間展示 距離 數據結構的多元數據分析技術,是一種將多維空間的研究對象 樣本 或 變量 簡化到低維空間進行定位 分析和歸類, 同時又保留對象間原始關系的數據分析方法。 多維標度法與主成分分析 Principle Component Analysis,PCA 線性判別分析 Linear Discriminent Ana ...

2015-09-01 22:18 0 9413 推薦指數:

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Python 如何實現多維列表的排序

1:在python 中 列表中 有兩個函數 sort() 和 sorted() 兩個函數均可以對多維列表排序 兩者的區別是 sorded 排完序之后自動幫我們生成一個新的列表 而 sort 是在原有 列表上直接改變序列, ******** 如果直接用打印 或者用變量 去接值的話 會輸出 ...

Wed Jul 07 16:30:00 CST 2021 0 310
MDS算法及其matlab實現

問題背景: 在求解MTSP問題的時候,因為已知的為各個巡檢點之間路徑耗時長度,而這個具體描述采用無向圖結構可以很好的描述,在matlab中通過函數(graphallshortestpaths)可以得 ...

Mon Nov 12 05:40:00 CST 2018 0 2093
數據降維之多維縮放MDS(Multiple Dimensional Scaling)

網上看到關於數據降維的文章不少,介紹MDS的卻極少,遂決定寫一寫。 考慮一個這樣的問題。我們有n個樣本,每個樣本維度為m。我們的目標是用不同的新的k維向量(k<<m)替代原來的n個m維向量,使得在新的低維空間中,所有樣本相互之間的距離等於(或最大程度接近)原空間中的距離(默認歐氏距離 ...

Tue Mar 28 00:47:00 CST 2017 0 10209
Topsispython實現

TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution )是C.L.Hwang和K.Yoon於1981年首次提出,TOPSIS根據有限個評價對象與理想化目標的接近程度進行排序的方法,是在現有 ...

Tue May 19 22:08:00 CST 2020 0 1184
python使用numpy實現多維數組的排序

1.問題描述   為實現多維數組按多列排序,如有三維數組坐標點(x,y,z),現需使其按照x進行升序排序,其后使y進行升序排序,最后為z。 # 有4行3列數組如下: arr ...

Sat Dec 26 07:04:00 CST 2020 0 2042
各種插值python實現

一維插值   插值不同於擬合。插值函數經過樣本點,擬合函數一般基於最小二乘法盡量靠近所有樣本點穿過。常見插值方法有拉格朗日插值、分段插值、樣條插值。 拉格朗日插值多項式:當節點數n較大時,拉格朗日插值多項式的次數較高,可能出現不一致的收斂情況,而且計算復雜。隨着樣點增加,高次插值 ...

Sat Sep 11 04:58:00 CST 2021 0 282
共軛梯度Python實現

共軛梯度Python實現) 使用共軛梯度,分別使用Armijo准則和Wolfe准則來求步長 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的極小值 運行結果 ...

Thu Dec 30 09:55:00 CST 2021 0 1602
 
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