/**
* list集合使用
* List
* |--Vector
* |--ArrayList
* |--LinkedList* 有序的 collection(也称为序列)。对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。* 可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素，并搜索列表中的元素。* 特有方法：* 1，添加、2，删除、3，修改、4，获取、5，迭代器使用(重点)
*
*/
public c
# Python List降维实现指南
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在Python中实现列表的降维操作。降维是指将多维列表转换为一维列表。这对于处理复杂的数据结构和算法问题非常有用。在本文中，我将为你展示实现降维的步骤，并提供相应的代码示例。
### 流程图
```mermaid
journey
Title: Python List降维实现指南
教会小白
原创
2024-04-27 07:33:05
197阅读
# Java List字段降维统计教程
## 简介
在Java开发中，我们经常会遇到需要对List中的字段进行统计的情况。本文将介绍如何实现Java List字段降维统计的方法。
## 整体流程
下面是实现Java List字段降维统计的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个包含字段的Java类 |
| 2 | 创建List对象并添加数据 |
|
原创
2024-01-12 07:28:50
54阅读
数组概念数组（Array），多个相同类型数据按一定顺序排列的集合，并使用一个名字命名，并通过编号的方式对这些数据统一管理
数组常见概念
可以是任意数据类型。包括基本数据类型和引用数据类型
数组长度确定下来就不能更改
创建数组对象会在内存中开辟一段连续的空数组的概述
数组名下标或者索引元素数组长度
数组有序排列的
通过下标进行管理
数组长度就是元素个数
数组本身属于引用数据类型，数组元素间，而数组名
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2023-07-17 21:36:10
75阅读
作者丨豌豆花下猫 Python 的内置函数 sum() 可以接收两个参数，当第一个参数是二维列表，第二个参数是一维列表的时候，它可以实现列表降维的效果。那篇文章发布后，猫哥收到了一些很有价值的反馈，不仅在知识面上获得了扩充，在思维能力上也得到了一些启发，因此，我决定再写一篇文章，继续跟大家聊聊 sum() 函数以及列表降维。若你读后有所启发，欢迎留言与我交流。有些同学表示，没想到 sum
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2023-10-29 19:00:38
47阅读
在 Python 中，降维通常是指将高维数据结构转换为低维数据结构的过程。在处理列表（list）时，特别是嵌套列表（即列表中的列表），降维是一个常见的问题。本文将详细介绍如何实现 Python 列表的降维，提供具体的代码示例，并以视觉化的方式帮助理解。
### 什么是降维？
降维是指将数据从高维空间映射到低维空间的过程。它在数据分析和机器学习中非常重要，特别是在特征选择、数据可视化和模型优化中
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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
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2023-10-19 18:54:32
124阅读
1.概述降维算法中的“降维”，指的是：降低特征矩阵中特征的数量。 降维的目的是：让算法运算更快，效果更好，还有另一种需求：数据可视化。SVD和PCA（主成分分析）是矩阵分解算法中的入门算法。PCA与SVD我们希望能够找出一种方法来帮助我们衡量特征上所带的信息，让我们在姜维的过程中，即能够减少特征的数量，又能够保留大部分的信息——将那些带有重复信息的特征合并，并删除那些带有无效信息的特征等——逐渐创
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2024-01-29 12:57:41
26阅读
1.主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，目标是基于方差提取最有价值的信息，属于无监督问题。但是降维后的数据因为经过多次矩阵的变化我们不知道降维后的数据意义，但是更加注重降维后的数据结果。2.向量的表示及基的变换（基：数据的衡
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2024-07-06 09:10:43
210阅读
# 使用 Java Stream 将二维数组转换为 List 的详解
在现代 Java 开发中，流处理（Stream API）是高效而优雅的数据操作方式。今天，我们将一起学习如何将一个二维数组转换为 List。我们将详细探讨这个过程的每一个步骤，并将其用代码示例来加以说明。
## 整体流程
下面是将二维数组转换为 List 的整体流程，包括每个步骤的简要说明。
| 步骤 | 操
原创
2024-10-16 03:32:35
54阅读
# Java矩阵降维的初探
在数据科学和机器学习中，降维是一种非常重要的技术，尤其是在处理高维数据时。矩阵降维可以帮助我们简化数据结构，减少存储空间，改善算法性能等。本文将介绍什么是矩阵降维，并结合Java代码示例为大家展示如何在Java中实现这一过程。
## 什么是矩阵降维？
矩阵降维是将高维数据映射到低维空间的过程。不同行业的需求决定了降维技术有多种形式，如主成分分析（PCA）、线性判别
原创
2024-09-17 05:23:48
22阅读
# 如何实现 Java List 转二维数组（Stream）
在现代 Java 开发中，使用 Stream API 可以方便地进行集合的处理。将一个 List 转换为二维数组是一个相对简单但又实用的操作，尤其在处理数据时尤为重要。本文将详细阐述这个过程，包括每一步所需的代码及其解释。
## 整体流程
下面是将 Java List 转二维数组的整体流程，我们可以将流程分为以下几个步骤：
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本文包括两部分，使用python实现PCA代码及使用sklearn库实现PCA降维，不涉及原理。总的来说，对n维的数据进行PCA降维达到k维就是：对原始数据减均值进行归一化处理；求协方差矩阵；求协方差矩阵的特征值和对应的特征向量；选取特征值最大的k个值对应的特征向量；经过预处理后的数据乘以选择的特征向量，获得降维结果。 实验数据数据data.txt使用[2]中编写的数据，以下是部分数据截
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2023-08-10 11:37:47
229阅读
前面写的PCA，LE，LDA，LLE都是以前就比较熟悉的东西，从这篇开始写的都是之前不熟悉的甚至都不知道名字的算法，然而都还很经典。疫情期间在家里看看原文，学习学习，既是算法总结又是读论文笔记。这篇来写LTSA局部切空间排列。本篇符号尽量与原文保持一致，与前面几篇有所不同。主要思路LTSA（Local Tangent Space Alignment）的基本思路是用样本点的近邻区域的切空间来表示局部
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2024-05-22 19:23:55
240阅读
特征降维方法包括：Lasso，PCA，小波分析，LDA(Linear Discriminant Analysis线性判别分析)，LDA(Latent Dirichlet Allocation潜在狄利克雷分配)，奇异值分解SVD，拉普拉斯特征映射，深度学习SparseAutoEncoder，局部线性嵌入LLE，等距映射Isomap，word2vec。1. LASSO通过参数缩减达到降维的目的。LAS
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2024-05-09 12:41:25
53阅读
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
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2024-02-21 16:20:43
85阅读
文章目录1 概述1.1 维度1.2 sklearn中的降维算法——decomposition2 PCA与SVD2.1 降维究竟是怎样实现？2.2 重要参数2.2.1 案例2.2.2 用最大似然估计自选 n_components (新特征个数)2.2.3 按信息量占比选 n_components (新特征个数)2.3 PCA中的SVD2.3.1 PCA中的SVD哪里来？2.3.2 重要参
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2023-12-02 13:36:15
24阅读
单细胞RNA降维之UMAPUMAP首先，UMAP是一种非线性降维的算法，相对于t-SNE，UMAP算法更加快速 该方法的原理是利用流形学和投影技术，达到降维目的 首先计算高维空间中的点之间的距离，将它们投影到低维空间，并计算该低维空间中的点之间的距离。然后，它使用随机梯度下降来最小化这些距离之间的差异。比方说，图中两个黑点，若考虑直线距离，那么这两个黑点之间距离很相近 如果放到流形学上，那么这两个
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2023-10-11 22:56:28
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本周关于降维的学习主要分为五类：PCA、LDA、LLE、tSNE、ISOMAP 来进行学习 首先自己的任务是：tSNE的学习 （一）降维的基本知识点总结 1、降维方法分为线性和非线性降维，非线性降维又分为基于核函数和基于特征值的方法。 （1）线性降维：PCA、ICA、LDA、LFA、LPP （2）非线性降维方法：①基于核函数的方法：KPCA、KICA、KDA ②基于特征值的方法：IS
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2024-04-08 08:25:43
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LLE局部线性嵌入，Locally Linear Embedding（LLE）是另一个功能强大的非线性降维（nonlinear dimensional reduction，NLDR）技术。它是一个流形学习技术，并不基于投影。简单地说，LLE工作的方式是：首先衡量每个训练实例与它最近的邻居们（closest neighbors，c.n.）的线性相关程度，然后在这些局部关系可以得到最好地保存的情况下，
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2024-03-19 10:28:42
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