背景与原理：PCA（主成分分析）是将一个数据的特征数量减少的同时尽可能保留最多信息的方法。所谓降维，就是在说对于一个$n$维数据集，其可以看做一个$n$维空间中的点集（或者向量集），而我们要把这个向量集投影到一个$k<n$维空间中，这样当然会导致信息损失，但是如果这个$k$维空间的基底选取的足够好，那么我们可以在投影过程中尽可能多地保留原数据集的信息。数据降维的目的在于使得数据更直观、更易读
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
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2023-07-27 22:20:30
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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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这里指的是维度为A*B*C*？的规整的高维数组。方法1：直接嫖numpy提供的接口import numpy as np
a = np.zeros((3,3,0)).tolist()
# 这样的话创建出的其实是3*3*?的数组，最后一维是动态的
# 如果希望最后一维是固定长度的话，把参数中的0替换成想要的长度也就可以了，这样的话是用0填充了方法2：手撸函数def high_dim_list(shap
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2023-06-03 22:52:27
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作为一名机器学习的科研人员，之前在推荐系统的开发和工作中，学习了PCA（主成分分析）与SVD（奇异值分解）方面的技术，但是还没有写过总结性的文章，此次，本人总结一些关于降维技术的调研，希望大家多多指教。降维方法一般分为线性降维方法和非线性降维方法，如下图所示：在机器学习中，说到降维，其目的是进行特征选择和特征提取，注意特征选择和特征提取这二者的不同之处： （1）特征选择：选择重要特征子集
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
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
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2023-10-11 12:13:44
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# Python将向量降维流程
## 摘要
本文将介绍如何使用Python将向量降维。向量降维是一种常用的数据处理技术，可以将高维数据转换为低维数据，以便于可视化和分析。本文将以步骤的形式介绍向量降维的过程，并提供相应的代码示例和注释。
## 步骤概述
下面的表格展示了向量降维的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入必要的库 |
| 步骤 2
原创
2023-10-04 10:05:45
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# 从三维数据降维到二维的流程
## 介绍
在数据分析和机器学习任务中，我们经常会遇到高维数据。然而，高维数据分析和可视化是一项相对困难的任务。因此，为了更好地理解和可视化数据，我们经常需要将高维数据降维到二维。本文将介绍如何使用Python将三维数据降维到二维。
## 流程概述
下面是将三维数据降维到二维的流程概述：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需
原创
2023-09-09 07:59:52
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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
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数据为何要降维数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间、降低噪音变量信息对于模型结果的影响、便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间。因此，大多数情况下，当我们面临高维数据时，都需要对数据做降维处理。数据降维有两种方式：特征选择，维度转换特征选择特征选择指根据一定的规则和经验，直接在原有的维度中挑选一部分参与到计算和建模过程，用选择的特征代替所有特征，不改变原有特征，也不产生
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2023-10-04 14:22:01
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# Python数据降维的实现流程
下面是Python数据降维的实现流程的表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 实施降维算法 |
| 5 | 可视化降维结果 |
接下来，我们将逐步解释每个步骤所需的代码及其注释。
## 1. 导入必要的库
在降维之前，我们需要导入一些必要
原创
2023-07-14 03:34:44
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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
# Python 二维数据降维指南
在数据分析和机器学习中，降维是一个重要的过程，它能帮助我们减少数据的复杂性，消除噪音，提高模型效果。本文将介绍如何使用 Python 实现二维数据降维的过程。
## 流程概述
在开始之前，我们先了解一下数据降维的整体流程。以下是简要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库和数据 |
| 2 |
文章目录一、TSNE是什么？二、使用步骤1.引入库 from sklearn.manifold import TSNE2.参数详细说明 一、TSNE是什么？TSNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维技术，主要用于高维数据的可视化。它是一种基于概率的技术，可以对数据进行降维，并将数据的高维结构映射到低维空间中，保留数据之间的相
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
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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1 基于特征选择的降维特征选择是在数据建模过程最常用的特征降维手段，简单粗暴，即映射函数直接将不重要的特征删除，不过这样会造成特征信息的丢失，不利于模型的精度。由于数据的Fenix以抓住主要影响因素为主，变量越少越有利于分析，因此特征选择常用于统计分析模型中。1.1特征选择的方法过滤法(Filter)：按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，通过设定阈值或者待选择阈值的个数来选择特征。包装法(Wr
数据降维概述1.数据降维概述所谓的数据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，可以解决大规模特征下的数据显示问题，使得数据集更易使用，降低后续算法的计算，消除噪声影响并使得结果更易理解。 数据降维的方法有很多，可从线性或非线性角度对其简单分类。 线性降维是指通过降维所得到的低维数据能保持高维数据点之间的线性关系，主要包括主成分分析(Principal Compone
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。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 Xi 所包含的有用信息，其中 d<
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2023-08-15 17:18:52
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