高维数据降维之线性判别分析 LDA高维数据降维是指采用某种映射方法，降低随机变量的数量，例如将数据点从高维空间映射到低维空间中，从而实现维度减少。降维分为：特征选择 和 特征提取特征选择：是从含有冗余信息以及噪声信息的数据中找出主要变量；特征提取：是去掉原来的数据，生成新的变量，可以寻找数据内部的本质结构特征。降维的过程是通过对输入的原始数据特征进行学习，得到一个映射函数，实现将输入样本映射后到低
函数说明 1.LDA(n_topics, max_iters, random_state) 用于构建LDA主题模型，将文本分成不同的主题 参数说明:n_topics 表示分为多少个主题， max_iters表示最大的迭代次数， random_state 表示随机种子 2. LDA.components_ 打印输入特征的权重参数，LDA主题模型：可以用于做分
1、线性判别要分析的问题：（1）用途：数据预处理中的降维、分类任务。 目标：LDA关心的是能够最大化类间区分度的坐标轴成分。 将特征空间（数据集中的多维样本）投影到一个维度更小的K维子空间中，同时保持区分类别的信息。 原理：投影到维度更低的空间中，使得投影后的点会形成按类别区分一簇一簇的情况。相同类别的点将在投影后的空间更加接近，不同类别的点在投影后距离越远。 投影的难点：如何找到最恰当的投影使得
目录例子LDA降维在前几篇的文章中，大管提到了PCA降维，有小伙伴私信说在实际情况中，效果不太好。那大管今天就和大家聊一聊另一种降维的方法线性判别分析 (LDA)。它目前也是机器学习领域中比较经典而且又热门的一种算法。 还记得在PCA中是怎样做的吗？简单来说，是将数据映射到方差比较大的方向上，最后用数学公式推导出矩阵的前TopN的特征向量，这里的方差可以理解为
# Kotlin 没有 Java 基础可以吗？
Kotlin 是一种在 Java 虚拟机（JVM）上运行的静态类型编程语言，由 JetBrains 开发。它旨在提供一种更简洁、更安全、更高效的编程方式，并且与 Java 语言相互兼容。对于没有 Java 基础的开发者来说，学习 Kotlin 并不是一件困难的事情。本文将介绍 Kotlin 的基础知识，以及如何使用 Kotlin 编写简单的代码示例
文章目录线性判别分析（LDA）LDA思想总结图解LDA核心思想二类LDA算法原理LDA算法流程总结LDA和PCA区别LDA优缺点主成分分析（PCA）主成分分析（PCA）思想总结图解PCA核心思想PCA算法推理PCA算法流程总结PCA算法主要优缺点降维的必要性及目的KPCA与PCA的区别 线性判别分析（LDA）LDA思想总结 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，
1.简介 在另一篇文章中讲了利用PCA对图片数据进行降维，这次介绍一下另一种降维方法——LDA(Linear Discriminant Analysis)，即线性判别分析。跟PCA不同，LDA是一种supervised的降维方法。即我们对数据降维时需要数据的label。 LDA的原理是要找到一个投影面，使得投影后相
♚
豌豆花下猫，某985高校毕业生， 兼具极客思维与人文情怀 。专注python技术、数据科学和深度学习，力图创造一个有趣又有用的学习分享平台。上个月，有同学问了个题目，大意可理解为列表降维 ，例子如下：oldlist = [[1, 2, 3], [4, 5]]
# 想得到结果：
newlist = [1, 2, 3, 4, 5]原始数据是一个二维列表，目的是获取该列表中所有元素的具体值
**没有工作报考软考可以吗**
在当今社会，随着信息技术的迅猛发展，软件行业日益成为热门的职业选择之一。为了评价和认证在软件行业从事工作的人员的专业能力，我国设立了软件水平考试（简称软考）。然而，对于许多尚未踏入工作岗位的人来说，他们可能会产生一个疑问：没有工作报考软考可以吗？
首先，我们需要明确软考的定位和目的。软考是由国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部联合主办的国家级考试，其宗旨在于
关于“软考报了没有考可以吗”的深入探讨
在当今社会，随着信息技术的迅猛发展，软件行业日益显现出其重要性。为了评价和选拔软件行业的专业人才，我国设立了软件水平考试（简称软考）。然而，在实际报名参加考试的过程中，有些人可能会因为各种原因而临时放弃考试。那么，“软考报了没有考可以吗”这个问题就成了他们心中的疑惑。
首先，从报名软考的角度来看，报名是一个自愿的行为。考生根据自己的需求和意愿选择报名参加
【软考证书没有领取可以吗】
在信息技术飞速发展的今天，软件考试，或称软考，已成为衡量IT人才专业技能的重要标准。越来越多的人选择参加软考，以此验证自己的技术实力，提升职业竞争力。然而，考试通过后，有些人由于种种原因没有及时领取软考证书，这引发了一个问题：软考证书没有领取可以吗？
首先，我们需要明确软考证书的重要性。软考证书是由国家人力资源和社会保障部颁发，证明持有人在软件和信息技术服务领域具有
软考报名没有职称可以吗？这是一个让很多想参加软考的人感到困惑的问题。在中国，职称是一种专业资格认证，很多人认为只有拥有职称才能参加软考。但是，实际上软考报名并不需要职称，只要符合一定的条件就可以报考。
首先，我们需要了解什么是软考。软考，全称计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试，是由国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部联合组织实施的国家级考试。软考既是职业资格考试，又是职称资格考试。通过
线性判别分析
LDA原理总结</h1>
<div class="clear"></div>
<div class="postBody"> 在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对
降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的
降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以
1.降维原理的概述由于特征数据过于庞大，需要对数据进行降维处理，即通过某种映射方法将原始高维空间中的数据点映射到低维度的空间中（减少特征的个数），比较经典的是LDA线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）和PCA主成分分析。LDA线性判别分析也叫作Fisher 线性判别（FLD）(有监督问题)，最初用于机器学习的分类任务，更多用于降维。降维不仅要压缩数据
1.什么是LDA？LDA线性判别分析也是一种经典的降维方法，LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“*投影后类内方差最小，类间方差最大*”。什么意思呢？ 我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距
转载
2023-05-18 15:32:20
226阅读
点赞
1.PCA主成分分析PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术，实现的是高维数据映射到低维的降维。PCA原理这个介绍的不错：线性代数矩阵性质背景：特征值表示的是矩阵在特征值对应的特征向量方向上的伸缩大小；步骤：1）组成数据矩阵def get_date():
m_vec = np.array([0, 0, 0])
cov_vec = np.array([[1, 0, 0], [0,
若数据集特征十分庞大，可能会使计算任务变得繁重，在数据特征有问题时，可能会对结果造成不利影响。 因此可以用降维算法，通过某种映射方法，将原始高维空间中的数据点映射到低纬度的空间中。这里介绍LDA（有监督学习算法）。线性判别分析（Linear Discriminant Analysis,LDA），也叫作Fisher线性判别，最开始用于分类任务，但由于其对数据特征进行了降维投影，成为一种经典的降维方法
为什么要用LDA前面的博客提到PCA是常用的有效的数据降维的方法，与之相同的是LDA也是一种将数据降维的方法。PCA已经是一种表现很好的数据降维的方法，那为什么还要有LDA呢？下面我们就来回答这个问题？ PCA是一种无监督的数据降维方法，与之不同的是LDA是一种有监督的数据降维方法。我们知道即使在训练样本上，我们提供了类别标签，在使用PCA模型的时候，我们是不利用类别标签的，而LDA在
通常情况下，在收集数据集时会有很多的特征，这代表着数据是高冗余的表示，但是对于某个工程来说其实可能并不需要那么多的特征。所以就需要给数据进行降维（Dimensionality Reduction）。降维可以简化数据，使数据集更易使用，降低时间开销，而且能减少一部分噪音的影响，使最后的效果变好。目前，主要降维方法有：主成分分析法(Principal Component Analysis, PCA)、
一、并行赋值语句包括并发信号赋值、条件信号赋值、选择信号赋值。1、并发信号赋值：q <= tmp3;tmp3类似于敏感信号，每当tmp3信号变化一次，就执行一次。2、条件信号赋值 条件赋值语句的赋值具有优先级，第一句优先级最高。 eg:四选一多路选择器--条件赋值（四选一多路选择器）
ENTITY mux4_1 IS
PORT(i0,i1,i2,i3,a,b : IN STD_LOGIC;
