在原始的空间中，包含冗余信息以及噪音信息，在实际应用中总会产生误差，降低了准确率，我们希望减少冗余信息所造成的误差，提升识别精度。又或者希望通过降维算法寻找内部的本质结构特征。数据降维的目的：维度降低便于可视化和计算，深层次的含义在于有效信息的特征提取以及无用信息的抛弃。线性映射：PCA以及LDA：PCA：通过某种线性投影，将高维数据映射到低维空间中，并希望在所投影后的维度数据方差最大，以此使用较
转载
2023-12-26 17:30:18
23阅读
数据降维数据降维在机器学习中非常有用，可以用来舍弃数据中一些区分度较小的特征，转化数据的观察视角，使其在更少量的特征维度上也有较好的表现。数据降维也可以用在将高维数据可视化的操作中，这都是不可或缺的重要算法，PCAPCA（Principal Components Analysis）主成分分析法，是一种常用的数据降维算法。PCA的主要思路，是选取数据特征中一些较低维度的空间，让数据在这些空间上的方差
转载
2023-07-31 12:10:25
183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
转载
2023-12-02 13:36:15
24阅读
1）autoencoderautoencoder是一种无监督的学习算法，他利用反向传播算法，让目标值等于输入值。如图所示：Autoencoder尝试学习一个 的函数。也就是说autoencoder尝试逼近一个恒等函数，使得输出接近于输入 。当然为了使这个函数有意义，需要加入一些限制条件（比如说限制隐藏神经元的数目），就可以发现一些有意义的结构。Autoencoder可以学习到数据的一些压缩表示。
# Java实现降维算法
## 1. 简介
在机器学习和数据分析领域，降维是一种常用的技术，用于将高维数据转化为低维数据，以便更好地理解和处理数据。在本文中，我将向你介绍如何使用Java实现降维算法。
## 2. 算法流程
以下是实现降维算法的基本流程，通过下面的表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的Java库 |
| 2 | 加载数据集 |
原创
2023-10-11 05:52:39
137阅读
目录Pytorch中Vision functions详解pixel_shuffle用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式示例代码及输出 pixel_unshuffle用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式示例代码及输出pad用途用法使用技巧注意事项参数示例代码interpolate用途用法使用技巧注意事项示例代码upsample用途用法参数注意事项示例代码总结Pytorch中Visi
SVD(Singular Value Decomposition，奇异值分解)是机器学习领域中很常用的算法；比如在文本分类场景中，在求解完语料的Tfidf后，紧跟着会进行SVD降维，然后建模。另外在推荐系统、自然语言处理等领域中均有应用；今天主要聊一聊SVD的降维。下图展示了一个利用SVD对图片压缩降噪的例子；在取不同比例奇异值时，图片信息的损失变化情况不同。在取80%奇异值时，原图片整体表现清晰
转载
2023-07-21 21:14:34
45阅读
1、背景高维数据的维数灾难 在高维情况下出现的数据稀疏，计算距离困难情况下，是所有机器学习都要面临的严峻问题，称为维数灾难。 当一个维度上的数据相对较多时，增加维度会拉伸该维度上的点，使它们更加分开，导致更加稀疏，由于等距离，距离测量变得毫无意义。2、降维技术概述
转载
2023-11-09 15:51:50
323阅读
1. 纬度 纬度是数据集中特征的数量。2. 降维 降维是对给定数据集进行（特征）降维的过程。也就是说，如果数据集有100列/特性，并将列数减少到了20-25列。2.1 降维的好处 随着特征数量的增加，数据点的数量也会成比例地增加。即越多的特征会带来更多的数据样本，模型的性能会提升。当数据纬度过大时，会造成“纬度灾难”，导致模型的性能降低。因此应当对数据进行降维处理，使模型性能达到最优。它有助
转载
2024-01-02 11:17:27
97阅读
目录前言一、为什么要进行数据降维?二、数据降维原理三、主成分分析(PCA)降维 前言本文主要根据基于 Python 的 11 种经典数据降维算法整理而来，特别感谢原作者！一、为什么要进行数据降维?在实际应用中，我们所用到的有用信息并不需要那么高的维度，而且每增加一维所需的样本个数呈指数级增长，这可能会直接带来极大的「维数灾难」；而数据降维就可以实现：使得数据集更易使用确保变量之间彼此独立降低算法
转载
2023-12-02 13:34:58
40阅读
1. 基于特征选择的降维 这种降维方法的好处是，在保留了原有维度特征的基础上进行降维。 例如通过决策树得到的特征规则，可以作为选择用户样本的基础条件，而这些特征规则便是基于输入的维度产生。假如在决策树之前将原有维度表达式（例如PCA的主成分）方法进行转换，那么即使得到了决策树规则，也无法直接应用于业 ...
转载
2021-08-23 17:16:00
551阅读
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
转载
2023-08-31 15:36:19
102阅读
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
转载
2024-06-23 06:49:29
111阅读
# PyTorch 实现降维的科普文章
降维（Dimensionality Reduction）是数据处理中的一种重要技术，常用于简化数据集，同时保留其特征。常见的降维方法包括主成分分析（PCA）、t-SNE、和最近流行的自编码器（Autoencoder）等。本文将通过PyTorch实现自编码器的降维过程，通过实例代码和解释帮助读者理解降维的原理及应用。
## 自编码器简介
自编码器是一种神
降维作为目前很多研究领域的重要研究分支之一，其方法本身就多种多样，根据降维方法的不同，产生了很多基于降维的聚类方法，如Kohonen自组织特征映射（self-organizing feature map，ＳＯＦＭ） 、主成分分析（Principle component analysis，ＰＣＡ） 、多维缩放（Multi-dimensional scaling ，ＭＤＳ） 等。此外还有一种特殊的降维
转载
2023-07-27 22:20:30
255阅读
目录主成分分析--PCA数据规约产生更小但保持数据完整性的新数据集。在规约后的数据集上进行数据分析和挖掘将更有效率。机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。
转载
2023-06-01 11:46:23
79阅读
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X_scaler = StandardScaler()
y_scaler = StandardScaler()
X_train = X_scaler.fit_transform(X_train)
y_train = y_scaler.fit_transform(y_train)
X_test = X_
转载
2023-11-20 02:14:08
0阅读
PCA算法的步骤① 样本矩阵X的构成假设待观察变量有M个属性，相当于一个数据在M维各维度上的坐标，我们的目标是在保证比较数据之间相似性不失真的前提下，将描述数据的维度尽量减小至L维(L样本矩阵X在这里用x 1 ,x 2 ,…,x N 共N个数据(这些数据都是以列向量的形式出现)来表示，那么X=[x 1 x 2
转载
2024-02-23 09:38:21
78阅读
主成分分析（PCA）降维PCA 是一种基于从高维空间映射到低维空间的映射方法，也是最基础的无监督降维算法，其目标是向数据变化最大的方向投影，或者说向重构误差最小化的方向投影。它由 Karl Pearson 在 1901 年提出，属于线性降维方法。与 PCA 相关的原理通常被称为最大方差理论或最小误差理论。这两者目标一致，但过程侧重点则不同。
最大方差理论降维原理
将一组 N 维向量降为
转载
2023-10-11 12:13:44
106阅读
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
转载
2024-05-09 22:18:18
68阅读
