1.梯度下降法梯度下降法（Gradient Descent，GD）不是一个机器学习方法，而是一种基于搜索的最优化方法。 根据上文提到的线下回归算法中的损失函数J(a,b)，我们目标就是寻找a,b，使得损失函数最小，这时我们可以利用梯度下降法来对损失函数参数进行优化，使得损失函数最小。 假设损失函数为J(θ)，θ是一个变量，为了更好理解，θ不是向量，假设J(θ)关于θ的函数为： 该函数为一个对称的曲
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2024-06-24 08:44:29
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# 使用PyTorch进行t-SNE降维的探索
## 引言
本篇文章旨在介绍如何使用PyTorch实现t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）降维技术。t-SNE是一种常用的降维算法，尤其在数据可视化和探索性数据分析中表现出色。通过将高维数据映射到低维空间，t-SNE能够揭示数据的内在结构，帮助我们更好地理解数据。
## 什么是t-SNE？
t-SNE是一种非线性降维技术，特别适合于处理高维数据
原创
2024-08-15 04:40:36
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本节书摘来自华章出版社《R语言数据挖掘》一书中的第1章，第1.13节，作者［哈萨克斯坦］贝特·麦克哈贝尔（Bater Makhabel），李洪成 许金炜 段力辉 译，1.13 数据降维在分析复杂的多变量数据集时，降低维度往往是必要的，因为这样的数据集总是以高维形式呈现。因此，举例来说，从大量变量来建模的问题和基于定性数据多维分析的数据挖掘任务。同样，有很多方法可以用来对定性数据进行数据降维。降低维
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2024-05-05 19:20:08
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作者: 郗晓琴 熊泽伟今天这篇文章是介绍目前前沿好用的一种降维可视化算法：t-SNE,并且附带python的实际例子加以讲解。t-SNE是什么技术我们直接开门见山好了，第一件事：什么是t-SNE？t-SNE的全称叫做t分布式随机邻居嵌入（t-SNE）。该算法是一种非监督的非线性技术，主要用于数据探索和可视化高维数据。简而言之，t-SNE为我们提供了数据
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2023-08-09 19:41:45
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Python中T-SNE实现降维 from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
iris = load_iris()
X_tsne = TSNE(
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2023-05-30 19:50:27
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数据降维：定义：特征的数量减少特征选择：原因：1、冗余部分特征相关性高，容易消耗计算机性能2、噪声：部分特征对预测结果有负影响工具：1、Filter（过滤式）：VarianceThreshold （sklearn.feature_selection.VarianceThreshold）2、Embedded（嵌入式）：正则化、决策树3、Wrapper（包裹式）方差大小来考虑P
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2023-08-31 15:36:19
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深度学习巨头之一的Hinton大神在数据降维领域有一篇经典论文Visualizing Data using t-SNE。该方法是流形（非线性）数据降维的经典，从发表至今鲜有新的降维方法能全面超越。该方法相比PCA等线性方法能有效将数据投影到低维空间并保持严格的分割界面；缺点是计算复杂度大，一般推荐先线性降维然后再用tSNE降维。python sklearn有相应的实现。我现在用Tensorflow
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2023-12-13 16:50:35
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R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告tecdat.cn
维度降低有两个主要用例：数据探索和机器学习。它对于数据探索很有用，因为维数减少到几个维度（例如2或3维）允许可视化样本。然后可以使用这种可视化来从数据获得见解（例如，检测聚类并识别异常值）。对于机器学习，降维是有用的，因为在拟合过程中使用较少的特征时，模型通常会更好地概括。在这篇文章中，
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2023-12-05 21:59:11
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为了查看降维聚类的可视化效果，我们先用相似样本降维聚类，然后使用具有差异的样本查看聚类效果。同时使用 PCA 与 TSNE 来观察两种不同方法的聚类效果。文章目录一、相似样本的降维聚类1、载入所需的包2、构建两个相似样本数据集3、绘制热图4、绘制PCA5、绘制TSNE二、差异样本的降维聚类1、构建第
原创
2022-03-08 16:08:50
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数据降维与可视化——t-SNE t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法，但是它的缺点也很明显，比如：占内存大，运行时间长。但是，当我们想要对高维数据进行分类，又不清楚这个数据集有没有很好的可分性（即同类之间间隔小，异类之间间隔大），可以通过t-SNE投影到2维或者3维的空间中观察一下。如果在低维空间中具有可分性，则数据是可分的；如果在高维空间中不具有可分性，可能是数据不可分，也可能仅
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2024-01-30 06:07:10
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Python-深度学习-学习笔记（17）：利用t-SNE对数据实现降维聚类一、引言由于现有的算法还不够智能，所以必须依靠人类的智慧介入分析。所以，需要通过可视化技术把高维空间中的数据以二维或三维的形式展现出来便于我们观看，展示的效果如何也就直接决定着我们分析的难度。二、降维降维的目的其实是将高维度下的特征能够通过某种方式降到低维度下，并且保留不同类的特征所体现出的不同规律，或者可以说是用低维度特征
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2023-09-04 14:27:14
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网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。这里有个 GitHub 项目整理了使用 Python 实现了 11 种经典的数据抽取（数据降维）算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE 等，并附有相关资料、展示效果；非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴。01 为什么要进行数据降维？所谓降维，即用一组个数为 d 的向量 Zi 来代表个数为 D 的向量
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2023-09-20 06:48:37
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探索性数据降维分析本报告主要包含以下内容：数据介绍基本原理介绍结合案例数据进行分析最后总结附上代码和参考数据介绍本报告所使用的是洛杉矶街区数据，其中包含每个街区的名字、收入中位数、公立学校API中位数、种族多样性、年龄中位数、有房家庭占比等14项字段，共有110个观测数据。本报告的主要目的是对这个数据的字段（变量）进行分析，并且探索性地尝试使用主成分分析和因子分析等降维方法来对数据进行降维分析。基
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2024-06-03 17:53:25
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# 使用R语言展示某个基因在t-SNE降维结果的方案
在生物信息学中，t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）是一种常用的降维技术，常用于可视化高维数据，如基因表达数据。本文将通过一个具体的案例展示如何使用R语言进行t-SNE降维，并展示特定基因在降维空间中的表现。
## 数据准备
首先，我们需要准备一个基因表达的数据集。假设我们有一个包含多种样品中基因表达水平的矩阵，每一行为一个基因，每一列为一
tSNE降维 样例代码。
原创
2023-05-11 10:29:03
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# Python大量数据TSNE降维
## 引言
在处理大量数据时，降维是一个非常重要的技术。降维的目的是减少数据的维度，以便更好地理解和分析数据。在机器学习和数据挖掘领域，我们经常使用TSNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）算法来进行降维。TSNE算法能够将高维数据映射到低维空间，同时保留数据之间的局部结构关系。
本文将带您了解如何
原创
2023-11-21 16:21:31
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# t-SNE 降维原理与 Python 实现
### 一、引言
在机器学习和数据科学领域，数据降维是一个重要的步骤。尤其是在处理高维数据时，降维不仅能够减少计算成本，还能帮助我们更好地理解数据。t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种常用的降维技术，尤其适合于可视化高维数据。本文将介绍t-SNE的原理，展示如何在Python中
在数据科学和机器学习的世界中，我们常常需要降维以提高模型的效率。t-SNE（t-分布随机邻居嵌入）是一种非线性降维技术，广泛应用于数据可视化，尤其是在处理高维数据时，能够有效地保持局部结构和非线性关系。下面是关于“非线性降维t-SNE Python”的探讨和解决方案。
### 背景定位
在业务应用中，随着数据量的不断增加，如何有效地进行数据降维以便于分析和可视化，成了一个核心问题。为了应对这一
# R语言中的LED降维实现指南
## 简介
降维（Dimensionality Reduction）是一种常见的数据预处理技术，尤其在处理高维数据时。LED（Light Emitting Diode）降维通过减少特征数量来简化数据，而不丢失重要的信息。在本文中，我将引导你通过R语言实现LED降维。我们将一步一步地进行，确保你能完全理解每一个过程。
## 流程概述
首先，让我们明确整个过程
欢迎批评指正！ 主成分分析（principal component analysis，PCA）一。几何的角度理解PCA -- 举例：将原来的三维空间投影到方差最大且线性无关的两个方向（二维空间）。二。数学推导的角度为 -- 将原矩阵进行单位正交基变换。且听我慢慢展开。关于第一句话，给个图直观理解，请问，下面的三维空间中的一条鱼，在二维平面时怎么能更直观的看出，这是一条鱼？ 很明
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2023-07-21 09:03:14
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