# Python中实现FA降维
## 简介
因子分析（Factor Analysis, FA）是一种常用的降维技术，它可以将高维特征空间转化为低维的因子空间，从而减少特征的维度。在Python中，我们可以使用`factor_analyzer`库来实现FA降维。
## 流程概述
下面是实现FA降维的整个流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
原创
2023-07-29 14:14:07
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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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# 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 |
| ---- | ---- |
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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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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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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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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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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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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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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T-SNE实现降维 from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
iris = load_iris()
X_tsne = TSNE(
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2023-05-30 19:50:27
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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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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
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2024-02-23 10:22:44
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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
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2023-11-13 23:27:06
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主成分分析(Principal Component Analysis)Step 1:去相关(Decorrelation)Step 2: 降维(Reduce Dimension)数据是文本时Step 1:去相关(Decorrelation) 旋转数据样本，使它们与坐标轴对齐，并且样本均值变为0。##########################
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2023-06-21 21:04:08
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降维算法简介很多算法可以回归也可以分类降维算法PCA降维（主成分分析）LDA降维（线性判别分析）MDS降维（多维标度法）流形学习Isomap 简介很多算法可以回归也可以分类把连续值变为离散值：1.回归模型可以做分类：可以依据阀值（二元分类或多元分类）来分类2.逻辑回归二元分类，一个阀值。3.连续值进行分箱，实现多元分类4.把离散值变为连续值：插值法（1~2，在离散值之间插入足够密集的值）降维算法
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2023-09-19 07:01:06
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注： 在《SVD(异值分解)小结 》中分享了SVD原理，但其中只是利用了numpy.linalg.svd函数应用了它，并没有提到如何自己编写代码实现它，在这里，我再分享一下如何自已写一个SVD函数。但是这里会利用到SVD的原理，如何大家还不明白它的原理，可以去看看《SVD(异值分解)小结 》，或者自行百度/google。1、SVD算法实现1.1 SVD原理简单回顾有一个\(m \times n\)
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2023-08-03 16:23:55
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深度学习巨头之一的Hinton大神在数据降维领域有一篇经典论文Visualizing Data using t-SNE。该方法是流形（非线性）数据降维的经典，从发表至今鲜有新的降维方法能全面超越。该方法相比PCA等线性方法能有效将数据投影到低维空间并保持严格的分割界面；缺点是计算复杂度大，一般推荐先线性降维然后再用tSNE降维。python sklearn有相应的实现。我现在用Tensorflow
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2023-12-13 16:50:35
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