【文章推薦】降維算法整理--- PCA、KPCA、LDA、MDS、LLE 等

原文：降維算法整理--- PCA、KPCA、LDA、MDS、LLE 等

轉自github: https: github.com heucoder dimensionality reduction alo codes 網上關於各種降維算法的資料參差不齊，同時大部分不提供源代碼在此通過借鑒資料實現了一些經典降維算法的Demo python ，同時也給出了參考資料的鏈接。降維算法資料鏈接展示 PCA https: blog.csdn.net u article de ...

2019-08-26 18:11 1 382 推薦指數：

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因子分析-降維算法LDA/PCA

因子分析-降維算法LDA/PCA 因子分析是將具有錯綜復雜關系的變量（或樣本）綜合為少數幾個因子，以再現原始變量和因子之間的相互關系，探討多個能夠直接測量，並且具有一定相關性的實測指標是如何受少數幾個內在的獨立因子所支配，並且在條件許可時借此嘗試對變量進行分類。因子分析的基本思想根據變量 ...

PCA和LDA降維的比較

PCA 主成分分析方法，LDA 線性判別分析方法，可以認為是有監督的數據降維。下面的代碼分別實現了兩種降維方式: 結果如下 ...

ML: 降維算法-LLE

局部線性嵌入（Locally linear embedding）是一種非線性降維算法，它能夠使降維后的數據較好地保持原有流形結構。LLE可以說是流形學習方法最經典的工作之一。很多后續的流形學習、降維方法都與LLE有密切聯系。如下圖，使用LLE將三維數據（b ...

sklearn LDA降維算法

sklearn LDA降維算法 LDA(Linear Discriminant Analysis)線性判斷別分析，可以用於降維和分類。其基本思想是類內散度盡可能小，類間散度盡可能大，是一種經典的監督式降維/分類技術。 sklearn代碼實現測試結果 ...

數據分析--降維--LDA和PCA

一、因子分析　　因子分析是將具有錯綜復雜關系的變量（或樣本）綜合為少數幾個因子，以再現原始變量和因子之間的相互關系，探討多個能夠直接測量，並且具有一定相關性的實測指標是如何受少數幾個內在的獨立因子 ...

PCA降維算法

PCA主成分分析算法，是一種線性降維，將高維坐標系映射到低維坐標系中。如何選擇低維坐標系呢？通過協方差矩陣的特征值和特征向量，特征向量代表坐標系，特征值代表映射到新坐標的長度。算法步驟：輸入：樣本集D={x1,x2,...,xm}；　　　低維空間維數k 第一步：將樣本集中心化 ...

機器學習（十六）— LDA和PCA降維

一、LDA算法　　基本思想：LDA是一種監督學習的降維技術，也就是說它的數據集的每個樣本是有類別輸出的。這點和PCA不同。PCA是不考慮樣本類別輸出的無監督降維技術。我們要將數據在低維度上進行投影，投影后希望每一種類別數據的投影點盡可能的接近，而不同類別的數據的類別中心之間的距離盡可 ...

【skLearn 降維算法】PCA

文章目錄降維算法 PCA一、數據維度概念二、skLearn中的降維算法三、PCA與SVD① 降維的實現步驟解析② 重要參數n_components• 累積可解釋方差貢獻率曲線• 最大似然估計自選超參數• 按信息量占比選超參數③ 重要參數 svd_solver④ 重要屬性 components_ ...

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