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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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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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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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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# 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
你遇到过特征超过1000个的数据集吗？超过5万个的呢？我遇到过。降维是一个非常具有挑战性的任务，尤其是当你不知道该从哪里开始的时候。拥有这么多变量既是一个恩惠——数据量越大，分析结果越可信；也是一种诅咒——你真的会感到一片茫然，无从下手。面对这么多特征，在微观层面分析每个变量显然不可行，因为这至少要几天甚至几个月，而这背后的时间成本是难以估计的。为此，我们需要一种更好的方法来处理高维数据，比如本文
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2023-08-22 20:10:14
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学习PCA降维算法的时候，在网上看到过两个不同版本的计算过程，一直有点迷糊，到底哪个版本才是对的。后来发现，两个版本的计算方法都没错，区别主要在于把每行看作一维向量，还是把每列看作一维向量。所以本文的主要目的就是总结和对比一下这两种过程略有不同的计算方法。1. 把每行看作一个一维向量该计算方法就是我们在之前一篇讲PCA降维算法的文章中所讲述的方法，其对应Opencv接口中的CV_PCA_DATA_
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2024-01-17 15:43:03
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R语言降维dr函数是一种用于减少高维数据集维度的工具，通过将原始数据转化为低维数据来帮助可视化和分析。降维不仅能够提升算法的效率，还能去除数据噪声。下面，我将以博文的形式记录解决R语言降维dr函数问题的过程，涉及环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧及错误集锦。
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## 环境配置
在开始我们之前，需要确保我的R环境中安装了必要的依赖包。以下是我所需依赖包的版本信息：
| 依
变量降维: （Variable dimension reduction） 涉及因子分析/主成分分析等，通过使用这个工具，可以将多个变量减少，用新的核心变量进行替代，并将新变量用线性关系表示。从而减少变量字段过多造成的数据分析复杂度。将20个变量用6个变量进行替换，该6个变量及就成为新的变量。# Retain numeric digitscovariances<-newdatacovar...
原创
2021-06-09 17:32:26
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sklearn中的降维算法1. PCA与SVD sklearn中降维算法都被包括在模块decomposition中，这个模块本质是一个矩阵分解模块。在过去的十年中，如果要讨论算法进步的先锋，矩阵分解可以说是独树一帜。矩阵分解可以用在降维，深度学习，聚类分析，数据预处理，低纬度特征学习，推荐系统，大数据分析等领域。在2006年，Netflix曾经举办了一个奖金为100万美元的推荐系统算
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2024-01-08 14:23:47
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## Python中的矩阵降维
在使用Python进行数据处理和分析时，经常会遇到需要将高维矩阵降维的情况。矩阵降维可以帮助我们减少数据的复杂度，提取出最相关的特征，从而更好地进行数据分析和机器学习。本文将介绍Python中矩阵降维的方法以及代码示例。
### 矩阵降维的方法
在Python中，可以使用主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）等方法对矩阵进行降维。主成分分析是一种常用的线性
原创
2024-04-28 05:11:34
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# LDA降维R语言实例
近年来，随着数据科学的迅速发展，降维技术在数据分析和机器学习中扮演着越来越重要的角色。线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种经典的降维方法，主要用于分类任务中。它通过在不同类别之间寻找最优的线性边界，提高了数据分类的精度和效果。本文将详细介绍LDA的工作原理，并通过R语言实例演示LDA降维的应用。
## LDA的工作原
降维方法分为线性降维方法和非线性降维方法： 在说降维之前首先要知道维度，维度的目的是用来进行特征选择和进行特征提取，特征选择是选择重要的特征子集，删除其余特征；而特征提取是由原始特征提取形成较少的新特征。在特征提取中，我们要找的是n个新的维度的集合，这些维度是由原来的维度结合而成的，当然，该方法可以是监督的（lda线性判别分析），也可以是非监督的（pca主成分分析）。 所以，线性降维的方法就有了
# 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
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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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三维旋转矩阵描述的是在三维空间中物体的旋转关系，我们难以直观地从旋转矩阵上看出旋转的具体情况。但是，它可以由欧拉角变换而来，也就是可以视为绕着xyz三个轴分别进行旋转后结果的叠加，是一系列三角函数相乘的结果。比如，通常我们所使用的rpy角： 关于不同旋转表达方式之间的转换这里不做赘述，感兴趣的可以参考：四种三维空间旋转表示方法“轴角、旋转矩阵、欧拉角、四元数”之间的相互转换总结。下面直接进
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2023-09-17 14:55:20
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# 如何实现lasso特征降维R语言教程
## 概述
在本教程中，我们将介绍如何使用R语言实现lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）特征降维。首先，我们将通过展示整个流程的步骤表格来帮助你理解。然后，我们将逐步解释每一步的具体操作和相应的代码。
## 流程步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------
原创
2024-06-02 03:57:06
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# Python Numpy 矩阵降维
在数据分析和机器学习领域，矩阵降维是一种常见的技术，用于减少数据的复杂性和提高计算效率。在 Python 中，我们通常使用 NumPy 库来处理矩阵和数组。本文将介绍如何使用 NumPy 进行矩阵降维，并提供一些代码示例。
## 矩阵降维简介
矩阵降维通常指的是将一个高维矩阵转换为一个低维矩阵，同时尽可能保留原始数据的结构和特征。这可以通过多种方法实现
原创
2024-07-25 03:41:26
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降维[Dimensionality Reduction]:降维 是减少变量数量的过程。它可以用来从含有噪声的未加工特征中提取潜在特征，或者在维持原来结构的情况下压缩数据。MLlib提供了类RowMatrix 上的降维支持。 奇异值分解 (SVD):奇异值分解(SVD)将一个矩阵分解为三个矩阵：U, Σ, 和V ，三个矩阵满足条件：A=UΣVT,A=UΣVT,U是正交矩阵，该矩阵的列称为左
目录一、数据二、十折交叉验证1.思想 2.实现三、决策树1.单树2.Boosting回归3.bagging回归3.随机森林回归四、支持向量机回归（SVR） 1.SVM2.SVR3.实现五、总结一、数据可以直接使用我上传的数据（经过处理，直接导入使用）从网页
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2023-06-21 22:54:19
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