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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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
来自：宋天龙《PYTHON数据分析与数据化运营》，以下内容比较简陋，方便日后翻阅。1. python实现数据降维数据降维的情况： 1.维度数量 2.建模是否需要保留原始维度，保留：特征选择；不保留：特征转化（PCA,LDA） 3.对模型的计算效率和时效性 降维的方式：特征选择，特征转换，特征组合import numpy as np
from sklearn.tree import Decisio
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2023-08-31 19:27:34
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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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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
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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写在前面：看完这篇文章，你会知道： ①为什么要用PCA？②PCA的原理？③slearn中的PCA如何使用？资料来源于互联网及课堂讲义；欢迎讨论和补充~1 背景1.1 维数灾难在做数据挖掘的时候，经常会遇到数据体量过大的情况，这种大体量往往会在两方面：样本量过大（表现为行多）；样本特征过多（表现为列多）；从而在处理的时候会占用很多时间和空间，耗费大量的成本。维数灾难（Course
前言为什么要进行数据降维？直观地好处是维度降低了，便于计算和可视化，其深层次的意义在于有效信息的提取综合及无用信息的摈弃，并且数据降维保留了原始数据的信息，我们就可以用降维的数据进行机器学习模型的训练和预测，但将有效提高训练和预测的时间与效率。降维方法分为线性和非线性降维，非线性降维又分为基于核函数和基于特征值的方法(流形学习)，代表算法有线性降维方法：PCA ICA LDA LFA基于核的非
原创
2021-01-21 21:12:14
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SVD(Singular Value Decomposition，奇异值分解)是机器学习领域中很常用的算法；比如在文本分类场景中，在求解完语料的Tfidf后，紧跟着会进行SVD降维，然后建模。另外在推荐系统、自然语言处理等领域中均有应用；今天主要聊一聊SVD的降维。下图展示了一个利用SVD对图片压缩降噪的例子；在取不同比例奇异值时，图片信息的损失变化情况不同。在取80%奇异值时，原图片整体表现清晰
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2023-07-21 21:14:34
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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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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
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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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
1、背景高维数据的维数灾难 在高维情况下出现的数据稀疏，计算距离困难情况下，是所有机器学习都要面临的严峻问题，称为维数灾难。 当一个维度上的数据相对较多时，增加维度会拉伸该维度上的点，使它们更加分开，导致更加稀疏，由于等距离，距离测量变得毫无意义。2、降维技术概述
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
1. 基于特征选择的降维 这种降维方法的好处是，在保留了原有维度特征的基础上进行降维。 例如通过决策树得到的特征规则，可以作为选择用户样本的基础条件，而这些特征规则便是基于输入的维度产生。假如在决策树之前将原有维度表达式（例如PCA的主成分）方法进行转换，那么即使得到了决策树规则，也无法直接应用于业 ...
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2021-08-23 17:16:00
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