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，將原高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 ...

原文：http://blog.csdn.net/yujianmin1990/article/details/48223001 　數據的形式是多種多樣的，維度也是各不相同的，當實際問題中遇到很高的維度時，如何給他降到較低的維度上？前文提到進行屬性選擇，當然這是一種很好的方法，這里另外提供一種從高 ...

注：因為公式敲起來太麻煩，因此本文中的公式沒有呈現出來，想要知道具體的計算公式，請參考原書中內容　　 　 　　降維就是指采用某種映射方法，將原高維空間中的數據點映射到低維度的空間中 1、主成分分析（PCA） 　　將n維樣本X通過投影矩陣W，轉換為K維矩陣Z 　　輸入：樣本集D，低維空間d ...

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 ...

http://blog.socona.me/2013/03/29/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 ...

前言 為什么要進行數據降維？直觀地好處是維度降低了，便於計算和可視化，其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，並且數據降維保留了原始數據的信息，我們就可以用降維的數據進行機器學習模型的訓練和預測，但將有效提高訓練和預測的時間與效率。 降維方法分為線性和非線性降維，非線性降維又分 ...

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 ...

，會有幾千維甚至幾萬維的數據要計算，計算量很大。而往往我們只需要大概勾勒出籃球的大概形狀就可以描述問題，所 ...