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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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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降维实际上就是降低特征的个数，最终的结果就是特征和特征之间不相关。降维：降维是指在某些限定
原创
2022-05-26 01:01:53
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在机器学习和数据分析中，特征降维是一种用于减少特征数量的方法，能够提高模型性能、降低计算成本并缓解过拟合问题。本文将详细探讨如何将768维的特征降维至128维，使用Python和一些常见的降维技术来实现这一目标。
## 特征降维简介
特征降维的目的是通过保留最重要的信息来减少数据的维度，从而简化模型，同时保持同样的效果。降维的常见方法包括：
1. **主成分分析（PCA）**
2. **线性
原创
2024-10-25 05:38:18
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降维在很多机器学习问题中，训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话，不仅会让训练非常缓慢，还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维度灾难。不过值得庆幸的是，在实际问题中，经常可以极大地减少特征的数目，将棘手的问题转变为容易处理的问题。例如，以MNIST图片数据集为例：在图片边框附近的像素点基本都是白色，所以我们完全可以从训练集中剔除掉这些像素点，
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2023-11-13 23:58:06
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文章目录6.6 特征降维学习目标1 降维1.1 定义1.2 降维的两种方式2 特征选择2.1 定义2.2 方法2.3 低方差特征过滤2.3.1 API2.3.2 数据计算2.4 **相关系数**2.4.1 皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)2.4.2 斯皮尔曼相关系数(Rank IC)3 主成分分析3.1 什么是主成分分析(PCA)3.2 API3.
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2024-05-10 10:11:06
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目录一、特征选择1.低⽅差特征过滤 2.相关系数2.1⽪尔逊相关系数 2.2斯⽪尔曼相关系数 二、主成分分析1.概念 2.代码降维的方式：特征选择和主成分分析一、特征选择数据中包含冗余或⽆关变量（或称特征、属性、指标等），旨在从原有特征中找出主要特征。1.低⽅差特征过滤特征⽅差⼩：某个特征⼤多样本的值⽐较相近特征⽅差⼤：某个特征很多样本的值都有差别 
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2024-06-29 17:24:43
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特征值分解 神秘值分解SVD Python实现SVD 低阶近似 神秘值选取策略 类似度计算 基于物品类似度 基于物品类似度的推荐步骤 利用物品类似度预測评分 基于物品类似度的推荐结果 利用SVD降维 利用SVD降维前后结果比較 基于SVD的图像压缩–阈值处理 基于SVD的图像压缩 $(functio
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2017-08-15 16:33:00
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主成分分析应用PCA实现特征的降维 ·定义：高维数据转化为低维数据的过程，在此过程中可能会舍弃原有数据、创造新的变量 ·作用：是数据维散压缩，尽可能降低原数据的维数（复杂度），损失少量信息。 ·应用：回归分析或者聚类分析当中APA:·sklearn.decomposition.PCA（n_components=None）
原创
2023-06-01 16:38:59
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降维实际上就是降低特征的个数，最终的结果就是特征和特征之间不相关。降维：降维是指在某些限定条件下，降低随机变量（特征）个数，得到一组“不相关”主变量的过程降维的两种方式：1、特征选择2、主成分分析（可以理解为一种特征提取的方式）一、特征选择定义：数据中包含冗余或相关变量（或称为特征、属性、指标等），旨在从原有特征中找出主要特征特征选择的2中方法（过滤式 + 嵌入式）Filter（过滤式）：主要探究
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2024-01-17 10:46:49
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1. SVD用于数据压缩 Am×n=Um×rΣr×r(Vn×r)T=∑σiuivTi1） 数学特征： a. r为矩阵的秩，转换坐标基底，表示矩阵A每行每列所用向量的最小维度 b. U和V称为左奇异矩阵和右奇异矩阵，都是 单位正交阵，每个奇异向量都是由矩阵A的行和列的 线性组合得到 c.
Σ是对角矩阵，每个值称为奇异值，表示奇异向量（U和V每列）对矩阵A的能量贡献，因此可以将某些较小的奇异
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2024-01-12 15:40:16
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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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三维图形变换是在二维方法基础上增加了对z坐标的考虑得到的。与二维变换类似，引入齐次坐标表示，即：三维空间中某点的变换可以表示成点的齐次坐标与四阶的三维变换矩阵相乘。一、平移变换 二．比例变换 例如：对长方体进行比例变换， 三、旋转变换跟二维的相同四、对称变换有关于坐标平面、坐标轴的对称变换（1）关于坐
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2024-02-26 20:32:46
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数据降维概念：在尽量减少信息量的前提下，采用某种映射方法（函数）把原来的高维数据（
原创
2022-10-05 22:55:05
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教你真正使用PCA(以特征匹配为例)
原创
2022-11-16 19:30:06
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目录1 特征降维2 降维3 降维的两种方式4 什么是特征选择4.1 定义4.2 方
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精选
2022-07-10 00:22:11
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最近刷题看到特征降维相关试题，发现自己了解的真是太少啦，只知道最简单的降维方法，这里列出了常见的降维方法，有些算法并没有详细推导。特征降维方法包括：Lasso，PCA，小波分析，LDA，奇异值分解SVD，拉普拉斯特征映射，SparseAutoEncoder，局部线性嵌入LLE，等距映射Isomap。1. LASSO通过参数缩减达到降维的目的。LASSO(Least absolute shrinka
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2024-01-04 18:12:48
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遗传算法寻优cross_val_score(lgb,train_X,train_y,scoring='f1',cv=sKfold).mean() # 使用全部特征进行训练AI运行代码python
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0.8508040614085857AI运行代码1
train_1 = train.drop('label',1)
cols = train_1.columnsAI运行代码python
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tr
特征降维学习目标知道特征选择的嵌入式、过滤式以及包裹氏三种方式应用VarianceThreshold实现删除低方差特征了解相关系数的特点和计算应用相关性系数实现特征选择降维降维是指在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组“不相关”主变量的过程降低随机变量的个数相关特征(correlated feature)：相对湿度与降雨量之间的相关等等正是因为在进行训练的时候，我们都是使用特征进行学
原创
2022-09-05 14:50:14
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2.5 特征降维2.5.1 降维降维是指在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组“不相关”主变量的过程降低随机变量的个数 相关特征(correlated feature)
相对湿度与降雨量之间的相关等等正是因为在进行训练的时候，我们都是使用特征进行学习。如果特征本身存在问题或者特征之间相关性较强，对于算法学习预测会影响较大2.5.2 降维的两种方式特征
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2023-11-02 00:30:48
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