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
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## 机器学习中的降维技术
在机器学习领域，特征的维度通常是一个重要的问题。当我们处理高维度数据时，数据处理和模型训练变得更加困难。为了解决这个问题，我们可以使用降维技术来减少特征的维度，同时保留数据中的重要信息。其中一种常用的降维技术是主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）。
### 主成分分析（PCA）简介
主成分分析是一种无监督学习方法，可以将原
原创
2023-07-19 19:59:41
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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
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2023-07-31 12:10:25
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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
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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
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2023-12-02 13:34:58
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# 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
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
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2024-02-23 09:38:21
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前言由于“维度灾难”（curse of dimensionality）的存在，很多统计方法难以应用到高维数据上。虽然收集到的数据点很多，但是它们会散布在一个庞大的、几乎不可能进行彻底探索的高维空间中。在分析高维数据时，降维（Dimensionality reduction，DR）方法是我们不可或缺的好帮手。通过降低数据的维度，你可以把这个复杂棘手的问题变得简单轻松。除去噪音但保存了所关注信息的低维
在现实应用中，许多学习方法都涉及距离计算，而高维空间会给距离计算带来很大的麻烦。例如当维数很高时，甚至连计算内积都很不容易。 这实际上，是所有机器学习都面临的严重障碍，这被称为“维数灾难（即样本非常洗漱，距离计算很困难）”。而缓解维数灾难的两个普遍做法是降维和特征选择。降维指的是：通过某种数学变换将原始高维属性空间转变为一个低维子空间，在这个低维的子空间中，样本密度大幅度提高，距离计算也变得很容
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2024-05-12 17:34:56
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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
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2023-10-26 22:01:38
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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
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2023-12-26 17:30:18
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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
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# DMD 降维 Python 实现：深度解析
## 引言
数据降维是机器学习和数据分析中一个关键的步骤。它能够减少特征的数量，从而提高算法的效率和效果。动态模式分解（Dynamic Mode Decomposition, DMD）是一种强大的降维技术，特别适合处理时序数据。本文将介绍 DMD 的基本概念、算法原理，以及如何在 Python 中实现这一方法。
## 1. 什么是 DMD？
原创
2024-10-16 05:52:49
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# 使用Python实现LDA降维
在数据分析和机器学习中，降维是一个非常重要的步骤。在本教程中，我们将重点介绍如何使用LDA（线性判别分析）进行降维。LDA不仅能帮助我们减少数据的维度，还能提升分类的准确性。以下是我们将要完成的步骤和代码实现。
### 1. 整体流程
为了更清晰地了解整个过程，我们可以将任务划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
|
LDA降维和分类
LDA可以降维和分类
LinearDiscriminantAnalysis(LDA):
就是将多维的样本数据集映射到一个坐标轴上(可以是多维的(以降维作为目的)),使得样本数据可以在这个坐标轴上就可以进行分类，和最小的类内距离，投影后使样本在新的子空间有最大的类间距离即样本在该空间中有最佳的可分离性。（即用这个坐标系就可以进行样本分
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2024-06-26 10:20:27
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引言 降维是对数据高维度特征的一种预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中，降维在一定的信息损失范围内，可以为我们节省大量的时间和成本。降维也成为了应用非常广泛的数据预处理方法。降维具有如下一些优点：（1）使得数据集更易使用（2）降低算法的计算开销（3）去除噪声（4）使得结果容易理解一、常见的降维方法1.
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2023-12-02 18:10:32
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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
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1.矩阵SVD分解对于一个矩阵A mxn 进行矩阵分解：其中U mxm V nxn Sigmoid mxn U,V都是酉矩阵 即UUT=I VVT=ISigmoid矩阵是一个mxn对角矩阵，对角元素为奇异值，即为矩阵A的奇异值，也是AAT特征值的平方根，代表了矩阵数据的重要特征，
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2024-08-22 19:44:39
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本帖最后由 Oner 于 2017-8-10 13:26 编辑问题导读：1. PCA 降维算法原理是什么？2. 如何使用Python实现PCA降维算法？3. PCA降维后的数据常用于什么场景？4. Kmeans算法原理是什么？5. 如何使用Spark Mllib自带的Kmeans算法?前言首先我们先确定一个事实，就是我们在做ML(机器学习)的时候，绝不是算法第一的。我们在很多时候选择一个或者说决定
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2023-10-04 15:10:35
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