機器學習降維方法總結
降維在機器學習里面再正常不過了，這里總結了降維的一些方法，主要參考了陳利人老師的“數據分析領域中最為人稱道的七種降維方法”（在微信公眾號看到的，無法提供鏈接，有興趣的可以搜索看原文）。不過這篇文章除了PCA，其他的降維方法多多少少有點特征工程的意思了。 缺失值比率 (Missing Values ...
原文：機器學習之降維方法
數據降維的目的:數據降維，直觀地好處是維度降低了，便於計算和可視化，其更深層次的意義在於有效信息的提取綜合及無用信息的擯棄。 數據降維的好處：降維可以方便數據可視化 數據分析 數據壓縮 數據提取等。 降維方法 屬性選擇：過濾法 包裝法 嵌入法 映射方法 線性映射方法：PCA LDA SVD分解等 非線性映射方法： 核方法：KPCA KFDA等 二維化： 流形學習：ISOMap LLE LPP等。 ...
2017-02-23 19:51 0 9398 推薦指數：
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