一、降维算法的主要的目的 1、降维可以减少数据共线性，减少冗余特征，提高算法运行效率 2、可视化需要二、主要的降维算法三、降维算法的主要思想 在高维数据中，有一部分特征是不带有有效信息的，还有一部分特征之间存在共线性(特征间有线性
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2023-10-31 18:48:39
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14.降维觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me
14.3主成分分析原理Proncipal Component Analysis Problem Formulation主成分分析（PCA）是最常见的降维算法当主成分数量K=2时，我们的目的是找到一个低维的投影平面，当把所有的数据都投影到该低维平面上时，希望所有样本 平均投影误差 能尽可能地小。 投影平面 是一个由两个经过原点的向量规
局部线性嵌入 （Locally linear embedding）是一种非线性降维算法，它能够使降维后的数据较好地保持原有 流形结构 。LLE可以说是流形学习方法最经典的工作之一。很多后续的流形学习、降维方法都与LLE有密切联系。 如下图，使用LLE将三维数据（b）映射到二维（c）之后，映射后
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2023-07-20 23:42:05
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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、数据降维了解1.1、数据降维原理：机器学习领域中所谓的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。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的；1.2、不进行数据降维的可能的影响：
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2023-06-16 14:30:26
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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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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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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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1.概述降维算法中的“降维”，指的是：降低特征矩阵中特征的数量。 降维的目的是：让算法运算更快，效果更好，还有另一种需求：数据可视化。SVD和PCA（主成分分析）是矩阵分解算法中的入门算法。PCA与SVD我们希望能够找出一种方法来帮助我们衡量特征上所带的信息，让我们在姜维的过程中，即能够减少特征的数量，又能够保留大部分的信息——将那些带有重复信息的特征合并，并删除那些带有无效信息的特征等——逐渐创
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2024-01-29 12:57:41
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现如今面向服务（SOA）的架构设计已经成为主流，把公用的服务打包成一个个webservice供各方调用是一种非常常用的做法，而应用最广泛的则是基于SOAP协议和wsdl的webservice。本文讲解python环境下如何发布及调用一个基于SOAP的webservice，基于soaplib(发布)和suds(调用)。OS:ubuntu 14.04 python:2.7.6服务端： 1
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2024-01-25 21:32:28
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说明：实际上EVD(特征分解)是SVD的一种特殊情况；逆是伪逆的特殊情况？，这在最小二乘当中有应用。在“8点法”求解本质矩阵当中会有SVD分解，在3D到3D空间转换中，算法icp有SVD解法。SVD作为一种分解矩阵的方法，有着广泛应用。一、特征分解(手写word截图)1 %%Matlab验证代码2 a=[1 2 3;2 1 3;3 3 6]3 [x,y]=eig(a) %%x矩阵每一列代表 lam
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2024-05-06 19:42:43
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LLE局部线性嵌入，Locally Linear Embedding（LLE）是另一个功能强大的非线性降维（nonlinear dimensional reduction，NLDR）技术。它是一个流形学习技术，并不基于投影。简单地说，LLE工作的方式是：首先衡量每个训练实例与它最近的邻居们（closest neighbors，c.n.）的线性相关程度，然后在这些局部关系可以得到最好地保存的情况下，
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2024-03-19 10:28:42
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降维是机器学习处理高维数据的必要手段，也是发掘数据价值的关键路径。它是一种简化复杂数据集以便更容易处理的方法，目标是将高维的数据投影或者转换到低维空间，同时尽可能保留原数据中的关键信息。目前常用的降维技术有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、奇异值分解(SVD)等，可以帮助我们减少计算的复杂性，提高模型的性能和效率。这次我就整理了一部分数据降维相关的论文以及常用降维技术的Python示例
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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不仅仅是大量数据处理冗余需要降维技术，在特征选择的时候往往也会用到降维技术（比如在预测用户行为的时候可能根据相关性剔除一些特征），它可能会对模型带来不稳定的提升（针对具体数据集），总结介绍降维技术的文章以及实操的一些经验。对于特征选择来说，一般关注前6种即可。为什么要降维随着维度数量的减少，存储数据所需的空间会减少更少的维度导致更少的计算/训练时间当我们有一个大的维度时，一些算法的表现不佳。因此，
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2024-09-27 14:50:57
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1 一般数据聚类方法 聚类是一个无监督的分类,它没有任何先验知识可用. 典型的聚类过程主要包括数据(或称之为样本或模式)准备、特征选择和特征提取、接近度计算、聚类(或分组)、对聚类结果进行有效性评估等步骤.&nbs
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2023-06-21 12:46:34
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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。01 为什么要进行数据降维？所谓降维，即用一组个数为 d 的向量 Zi 来代表个数
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2024-04-24 13:56:36
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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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# Python UMAP降维代码实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你学习如何使用Python实现UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）降维。UMAP是一种非线性降维技术，它能够保留数据的局部结构，非常适合处理高维数据。在本文中，我将为你详细介绍实现UMAP降维的步骤，并提供相应的代码示例。
## 步骤流程
首先
原创
2024-07-18 05:37:05
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# LDA降维及其Python实现
在数据分析与机器学习领域，降维是一个重要的预处理步骤，通过将高维数据映射到低维空间，帮助我们去除噪声、提高计算效率并减少过拟合风险。LDA（线性判别分析）是一种经典的降维技术，特别适用于分类问题。本文将探讨LDA的基本原理，并给出Python实现的示例代码。
## LDA的基本原理
LDA的目标是通过最大化类间散度和最小化类内散度来找到最佳的投影方向。在数
