当一个样本数据集的特征数目较多时，通常会造成运行速度缓慢，尤其是在做回归分析的时候，还有可能产生多重共线性，虽然我们可以用岭回归的方法来减小多重共线性，但是仍然存在，那我们何不找个更好的解决办法呢？于是乎，降维技术应运而生通过降维，我们可以将高维特征缩减至低维这样做的好处，一方面在于可以节约计算机运行的时间成本，另一方面，通过降维，可以方便的对数据进行可视化，在前一期的聚类分析中，我们已经了解到，
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2024-02-01 20:37:52
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今天小编就为大家分享一篇python数据预处理方式 :数据降维，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 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
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2023-08-09 17:49:04
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常用降维方法-常用降维方法的目的正所谓每一个结果的出现都是一系列的原因导致的，当构建机器学习模型时候，有时候数据特征异常复杂，这就需要经常用到数据降维技术，下面主要介绍一些降维的主要原理。1. 降维的目的在实际的机器学习项目中，特征选择/降维是必须进行的，因为在数据中存在以下几个 方面的问题：数据的多重共线性：特征属性之间存在着相互关联关系。多重共线性会导致解的空间不稳定， 从而导致模型的泛化能力
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2023-12-14 02:07:58
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# 原数组
a = np.arange(20)
#作用：生成等差数组，返回值为数组。而range函数返回值为list，列表。
print(a)
#变成多维数组
a1 = a.reshape([4, 5])
print(a1)
#尝试降维，失败
a2 = a1.reshape(1,20)
print(a2)
#尝试降维，失败
a3 = a1.reshape(20,1)
print(a3)
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2023-06-08 19:12:51
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#python打卡##Python数学编程##python# 【必知必会1】python官网python官网地址：https://www.python.org/ python官网是学习python的一个重要学习资源，它提供了不同系统的不同版本的python安装包，python2.X和python3.X都可以在这里进行获取(目前python官网已只更新python3
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2023-12-17 20:05:14
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作者：豌豆花下猫 列表降维大意可理解为 ，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。从抽象一点的角度来理解，也可看作是列表解压或者列表降维。这个问题并不难，但是，怎么写才比较优雅呢？# 方法一，粗暴拼接法：
newlist = oldlist
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2024-08-11 08:37:30
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JavaScript多维数组降维方法全解析：本文详细介绍了5种多维数组降维的技术方案，包括
numpy将多维数组降维成一维 一、总结 一句话总结： 可以用reshape方法，但是感觉flatten方法更好 pridict_y [[14.394563 ] [ 4.5585423] [10.817445 ] [12.291978 ] [26.076233 ] [20.033213 ] [11.
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2020-09-12 02:27:00
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8种方法，总有一种是自己需要的。
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2022-11-21 15:44:07
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引言之前我们有一篇文章《一文读懂多维分析技术（OLAP）的进化过程》为大家介绍了多维分析技术（即联机分析处理（On-Line Analytical Processing），简称OLAP）的前世今生及发展方向。正是由于多维分析技术在业务分析系统的核心功能中的不可替代性，随着商业智能系统的深入应用，分析系统的数据量呈指数级增长，原有依赖硬盘IO处理性能（包括传统数据库、多维立方体文件）的多维分析技术遭
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2024-03-01 20:55:42
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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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直接上函数：function reduceArray($array) { $return = []; array_walk_recursive($array, function ($x) use (&$re
原创
2022-07-05 16:44:46
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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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[python]
view plain
copy
1. <code class="language-python">import operator
2. from functools import reduce
3. a = [[1,2,3], [4,6], [7,8,9,8]]
4. print(reduce(opera
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2023-06-19 13:33:26
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# Python 多维数组某维数组的实现
## 介绍
在Python中，多维数组是一种非常常见的数据结构，能够方便地存储和处理多维数据。对于刚入行的小白来说，实现多维数组的某一维数组可能会有些困惑。在本文中，我将指导你一步步实现这个过程。
## 实现步骤
下面是实现“Python 多维数组某维数组”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建多维数组
原创
2024-02-03 08:36:39
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# Python中的数组降维：从多维到一维
在数据科学和机器学习领域，数组降维是一个重要的操作。它允许我们将高维数据转化为低维数据，帮助我们更好地理解数据结构、减少计算复杂性，甚至提升模型的性能。本篇文章将为大家介绍如何在Python中实现数组降维，并通过一些代码示例来帮助大家理解这个过程中涉及的概念。
## 数组降维的概念
数组降维是指将多维数组（如二维、三维数组）转换为一维数组的过程。常
在刷题时用到了数组，因为不提供三方库所以不能使用Numpy。想如何通过python列表模拟数组。
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2023-05-27 20:25:17
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一，首先介绍下多维列表的降维def flatten(a): for each in a: if not isinstance(each,list): yield each else: yield from flatten(each)if __name__ == "__main__": a = [[1,2],[3,[4,5]],6] print(list(flatten(a)))二、这种降维方法同样适用于多维迭代器的降维'''遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学
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2021-07-21 17:50:32
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为什么要对数据进行降维？实际应用中的数据一般是高维的，比如手写的数字，如果我们缩放到28×28的图片大小，那么它的维度就是28×28=784维。举个简单的例子：下图是手写的1及其对应的图像二维矩阵，数据已经被规范化到[0,1]范围内。 降维的目的有很多，个人觉得最主要的目的有二：1.为了对数据进行可视化，以便对数据进行观察和探索。2.另外一个目的是简化机器学习模型的训练和预测。我们很难对高维数据具
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2023-11-04 23:06:49
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文章目录一、PCA有什么用？（对PCA的综合理解）二、PCA数学原理坐标轴旋转向量旋转三、PCA算法流程概述四、PCA算法的python实现1、numpy按步骤实现2、sklearn实现（方便应用）五、绘图 一、PCA有什么用？（对PCA的综合理解）PCA是数据降维的一种方法，其中的核心理论是矩阵的特征值和特征向量。特征向量和特征值的作用可以理解为将高维数据沿一个特定的方向拓展，使得不同记录的数
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2023-12-19 21:48:44
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