欢迎批评指正！ 主成分分析（principal component analysis，PCA）一。几何的角度理解PCA -- 举例：将原来的三维空间投影到方差最大且线性无关的两个方向（二维空间）。二。数学推导的角度为 -- 将原矩阵进行单位正交基变换。且听我慢慢展开。关于第一句话，给个图直观理解，请问，下面的三维空间中的一条鱼，在二维平面时怎么能更直观的看出，这是一条鱼？ 很明
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2023-07-21 09:03:14
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本节书摘来自华章出版社《R语言数据挖掘》一书中的第1章，第1.13节，作者［哈萨克斯坦］贝特·麦克哈贝尔（Bater Makhabel），李洪成 许金炜 段力辉 译，1.13 数据降维在分析复杂的多变量数据集时，降低维度往往是必要的，因为这样的数据集总是以高维形式呈现。因此，举例来说，从大量变量来建模的问题和基于定性数据多维分析的数据挖掘任务。同样，有很多方法可以用来对定性数据进行数据降维。降低维
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2024-05-05 19:20:08
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R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告tecdat.cn
维度降低有两个主要用例：数据探索和机器学习。它对于数据探索很有用，因为维数减少到几个维度（例如2或3维）允许可视化样本。然后可以使用这种可视化来从数据获得见解（例如，检测聚类并识别异常值）。对于机器学习，降维是有用的，因为在拟合过程中使用较少的特征时，模型通常会更好地概括。在这篇文章中，
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2023-12-05 21:59:11
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探索性数据降维分析本报告主要包含以下内容：数据介绍基本原理介绍结合案例数据进行分析最后总结附上代码和参考数据介绍本报告所使用的是洛杉矶街区数据，其中包含每个街区的名字、收入中位数、公立学校API中位数、种族多样性、年龄中位数、有房家庭占比等14项字段，共有110个观测数据。本报告的主要目的是对这个数据的字段（变量）进行分析，并且探索性地尝试使用主成分分析和因子分析等降维方法来对数据进行降维分析。基
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2024-06-03 17:53:25
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# R语言中的LED降维实现指南
## 简介
降维（Dimensionality Reduction）是一种常见的数据预处理技术，尤其在处理高维数据时。LED（Light Emitting Diode）降维通过减少特征数量来简化数据，而不丢失重要的信息。在本文中，我将引导你通过R语言实现LED降维。我们将一步一步地进行，确保你能完全理解每一个过程。
## 流程概述
首先，让我们明确整个过程
R语言降维dr函数是一种用于减少高维数据集维度的工具，通过将原始数据转化为低维数据来帮助可视化和分析。降维不仅能够提升算法的效率，还能去除数据噪声。下面，我将以博文的形式记录解决R语言降维dr函数问题的过程，涉及环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧及错误集锦。
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## 环境配置
在开始我们之前，需要确保我的R环境中安装了必要的依赖包。以下是我所需依赖包的版本信息：
| 依
变量降维: （Variable dimension reduction） 涉及因子分析/主成分分析等，通过使用这个工具，可以将多个变量减少，用新的核心变量进行替代，并将新变量用线性关系表示。从而减少变量字段过多造成的数据分析复杂度。将20个变量用6个变量进行替换，该6个变量及就成为新的变量。# Retain numeric digitscovariances<-newdatacovar...
原创
2021-06-09 17:32:26
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# LDA降维R语言实例
近年来，随着数据科学的迅速发展，降维技术在数据分析和机器学习中扮演着越来越重要的角色。线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种经典的降维方法，主要用于分类任务中。它通过在不同类别之间寻找最优的线性边界，提高了数据分类的精度和效果。本文将详细介绍LDA的工作原理，并通过R语言实例演示LDA降维的应用。
## LDA的工作原
降维方法分为线性降维方法和非线性降维方法： 在说降维之前首先要知道维度，维度的目的是用来进行特征选择和进行特征提取，特征选择是选择重要的特征子集，删除其余特征；而特征提取是由原始特征提取形成较少的新特征。在特征提取中，我们要找的是n个新的维度的集合，这些维度是由原来的维度结合而成的，当然，该方法可以是监督的（lda线性判别分析），也可以是非监督的（pca主成分分析）。 所以，线性降维的方法就有了
1.梯度下降法梯度下降法（Gradient Descent，GD）不是一个机器学习方法，而是一种基于搜索的最优化方法。 根据上文提到的线下回归算法中的损失函数J(a,b)，我们目标就是寻找a,b，使得损失函数最小，这时我们可以利用梯度下降法来对损失函数参数进行优化，使得损失函数最小。 假设损失函数为J(θ)，θ是一个变量，为了更好理解，θ不是向量，假设J(θ)关于θ的函数为： 该函数为一个对称的曲
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2024-06-24 08:44:29
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LDA主题模型在2002年被David M. Blei、Andrew Y. Ng（是的，就是吴恩达老师）和Michael I. Jordan三位第一次提出，近几年随着社会化媒体的兴起，文本数据成为越来越重要的分析资料；海量的文本数据对社会科学研究者的分析能力提出了新的要求，于是LDA主题模型（Topic Model）作为一种能够从大量文本中提取出主题的概率模型，被越来越多的运用到主题发现、文档标记
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2023-10-28 13:42:33
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# 如何实现lasso特征降维R语言教程
## 概述
在本教程中，我们将介绍如何使用R语言实现lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）特征降维。首先，我们将通过展示整个流程的步骤表格来帮助你理解。然后，我们将逐步解释每一步的具体操作和相应的代码。
## 流程步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------
原创
2024-06-02 03:57:06
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目录一、数据二、十折交叉验证1.思想 2.实现三、决策树1.单树2.Boosting回归3.bagging回归3.随机森林回归四、支持向量机回归（SVR） 1.SVM2.SVR3.实现五、总结一、数据可以直接使用我上传的数据（经过处理，直接导入使用）从网页
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2023-06-21 22:54:19
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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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一：什么是随机森林 随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面由很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类二：随机森林的优缺点优点它可以出来很高维度（特征很多）的数据，并且不用降
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2023-10-10 09:50:46
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# 随机森林模型如何降维处理R语言
## 引言
在数据分析和机器学习任务中，降维是一个重要的步骤，可以帮助简化模型、减少计算资源消耗及提升模型性能。随机森林是一种集成学习方法，它不仅可以用于分类和回归任务，还可以用于特征选择和降维。本文将通过一个具体的实例，详细探讨如何使用R语言中的随机森林模型实现降维处理。
## 问题背景
假设我们要分析一个包含多个特征的客户数据集，目标是基于客户的属性
目录1.信息熵2.决策树的划分依据之一-信息增益2.1信息增益的计算3.sklearn决策树API3.1决策树的结构、本地保存4.决策树优缺点5.集成学习方法-随机森林6.集成学习API7.随机森林的优点 1.信息熵H的专业术语称之为信息熵，单位为比特。公式：2.决策树的划分依据之一-信息增益特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A),定义为集合D的信息熵H(D)与特征A给定条件下D的信息条件熵
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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线性判别分析LDA原理总结</h1>
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<div class="postBody"> 在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以
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2023-10-04 23:06:51
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Python-深度学习-学习笔记（17）：利用t-SNE对数据实现降维聚类一、引言由于现有的算法还不够智能，所以必须依靠人类的智慧介入分析。所以，需要通过可视化技术把高维空间中的数据以二维或三维的形式展现出来便于我们观看，展示的效果如何也就直接决定着我们分析的难度。二、降维降维的目的其实是将高维度下的特征能够通过某种方式降到低维度下，并且保留不同类的特征所体现出的不同规律，或者可以说是用低维度特征
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2023-09-04 14:27:14
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