在科研、工程应用、生活中，我们所获取的数据往往包含着很多冗余信息，这些冗余信息往往对数据分析造成干扰，增加数据分析的复杂度。此时我们则需要对这些数据进行预处理，预处理的原则是：既能抓住其主要特征，又能剔除冗余信息，从而减少数据量。PCA降维就是这样的一种数据预处理算法。本文首先讲解PCA降维的计算原理，再使用C++与Opencv来实现该算法，并与Opencv现有的PCA函数接口进行降维结果的对比。
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2024-07-07 16:53:23
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# Python Reshape 和降维：深入理解数据处理
在数据科学和机器学习中，数据的形状和结构通常会决定模型的表现。尤其是在处理多维数组时，您可能会面临需要对数据进行降维或改变形状的情况。本文将介绍Python中常用的降维方法，特别是使用Numpy库进行reshape操作。
## 什么是降维？
降维，顾名思义，就是将数据从高维空间转换到低维空间的过程。这一过程不仅可以简化数据处理，还可
原创
2024-09-02 06:36:09
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Numpy是一个Python的扩展模块，通过使用NumPy，我们可以进行科学计算。NumPy提供了矩阵、线性代数、傅里叶变换等的解决方法。NumPy包含：N维矩阵对象，线性代数运算功能，傅里叶变换，Fortran代码集成的工具，C++代码集成的工具。NumPy提供了两种基本的对象：ndarray（N-dimensional array object）和 ufunc（u
今天小编就为大家分享一篇python数据预处理方式 :数据降维，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 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
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2023-08-09 17:49:04
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一、维度：1、对于数组和series来说，维度就是功能shape返回的结果，shape中返回了几个数字，就是几维。2、维度指的是样本的数量或特征的数量，一般无特别说明，指的都是特征的数量。3、对图像来说，维度就是图像中特征向量的个数，特征向量可以理解为坐标轴，一个特征向量代表一维。也就是说，三维及一下的特征矩阵是可以被可视化的，三维以上的则不能。二、特征矩阵：特征矩阵特指二维，一定有行列，一个特征
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2024-04-15 14:26:05
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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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一、前言一张图告诉你Transformer现在是多么的强！几乎包揽了ADE20K语义分割的前几名！ 该文章详细解读Swin-transformer的相关内容以及高明之处。看完学不会，你在评论区打我！CNN已然在计算机视觉领域取得了革命性的成果，拥有着不可撼动的地位。Transformer最初用于NLP领域，但Transformer凭借其强大的特征表征能力，已经在cv领域杀出了一条血路。
注：因为公式敲起来太麻烦，因此本文中的公式没有呈现出来，想要知道具体的计算公式，请参考原书中内容 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1、主成分分析（PCA） 将n维样本X通过投影矩阵W，转换为K维矩阵Z 输入：样本集D，低维空间d 输出：投影矩阵W 算法步骤： 1）对所有样本进行中心化操作 2）计算样本的协方差矩阵 3）对协方差矩
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2023-06-20 01:45:58
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（自动编码器优化之主成分分析）从实例和数学背景的引导下详细的介绍了PCA的原理以及定义，并以旋转数据的角度论述其数据降维的实质，如何从降维之后的数据还原近似原始数据，以及如何选择主成分的个数。本篇文章将以简单的篇幅简单的介绍一下PCA在图像处理过程中的使用---降维。为使PCA算法能有效工作，通常我们希望所有的特征x[1],x[2],...,x[n]都有相似的取值范围（并且均值接近于0）。如果你曾
原创
2021-01-05 19:48:45
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PCA在图像降维的应用Fighting365机器学习算法与Python学习（自动编码器优化之主成分分析）从实例和数学背景的引导下详细的介绍了PCA的原理以及定义，并以旋转数据的角度论述其数据降维的实质，如何从降维之后的数据还原近似原始数据，以及如何选择主成分的个数。本篇文章将以简单的篇幅简单的介绍一下PCA在图像处理过程中的使用---降维。为使PCA算法能有效工作，通常我们希望所有的特征x[1],
原创
2021-04-08 20:46:54
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PCA在图像降维的应用（自动编码器优化之主成分分析）从实例和数学背景的引导下详细的介绍了PCA的原理以及定义，并以旋转数据的角度论述其数据降维的实质，如何从降维之后的数据还原近似原始数据，以及如何选择主成分的个数。本篇文章将以简单的篇幅简单的介绍一下PCA在图像处理过程中的使用---降维。为使PCA算法能有效工作，通常我们希望所有的特征 x[1], x[2], ... , x[n] 都有相似的取值
原创
2021-03-24 20:24:17
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1.主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，目标是基于方差提取最有价值的信息，属于无监督问题。但是降维后的数据因为经过多次矩阵的变化我们不知道降维后的数据意义，但是更加注重降维后的数据结果。2.向量的表示及基的变换（基：数据的衡
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2024-07-06 09:10:43
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本次实验主要参考《HybridSN: Exploring 3-D–2-DCNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification》，通过HybridSN混合网络实现了高光谱图像分类，平台使用Google Colab平台。背景近年来，由于高光谱数据的独特性质以及所包含的海量信息，对于高光谱图像的分析与处理已经成为遥感影像研究领域的热点之
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2024-08-06 11:31:04
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数字图像处理的一些基本知识一、什么是灰度直方图？二、什么是局部处理？哪些算法属于局部处理？三、什么是点处理？哪些算法属于点处理？四、图像增强常用的方法？五、锐化和平滑六、膨胀和腐蚀七、无监督算法八、图像的均值和标准方差 一、什么是灰度直方图？灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度像素值出现的频率之间的关系二、什么是局部处理？哪些算法属于局部处理？其处理结果由图像中的一小部分领域的像素值确定，称为局部
特征降维方法包括：Lasso，PCA，小波分析，LDA(Linear Discriminant Analysis线性判别分析)，LDA(Latent Dirichlet Allocation潜在狄利克雷分配)，奇异值分解SVD，拉普拉斯特征映射，深度学习SparseAutoEncoder，局部线性嵌入LLE，等距映射Isomap，word2vec。1. LASSO通过参数缩减达到降维的目的。LAS
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2024-05-09 12:41:25
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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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目录例子LDA降维在前几篇的文章中，大管提到了PCA降维，有小伙伴私信说在实际情况中，效果不太好。那大管今天就和大家聊一聊另一种降维的方法线性判别分析 (LDA)。它目前也是机器学习领域中比较经典而且又热门的一种算法。 还记得在PCA中是怎样做的吗？简单来说，是将数据映射到方差比较大的方向上，最后用数学公式推导出矩阵的前TopN的特征向量，这里的方差可以理解为
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2024-02-21 16:20:43
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前面写的PCA，LE，LDA，LLE都是以前就比较熟悉的东西，从这篇开始写的都是之前不熟悉的甚至都不知道名字的算法，然而都还很经典。疫情期间在家里看看原文，学习学习，既是算法总结又是读论文笔记。这篇来写LTSA局部切空间排列。本篇符号尽量与原文保持一致，与前面几篇有所不同。主要思路LTSA（Local Tangent Space Alignment）的基本思路是用样本点的近邻区域的切空间来表示局部
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2024-05-22 19:23:55
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本周关于降维的学习主要分为五类：PCA、LDA、LLE、tSNE、ISOMAP 来进行学习 首先自己的任务是：tSNE的学习 （一）降维的基本知识点总结 1、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。 （1）线性降维：PCA、ICA、LDA、LFA、LPP （2）非线性降维方法：①基于核函数的方法：KPCA、KICA、KDA ②基于特征值的方法：IS
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2024-04-08 08:25:43
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单细胞RNA降维之UMAPUMAP首先，UMAP是一种非线性降维的算法，相对于t-SNE，UMAP算法更加快速 该方法的原理是利用流形学和投影技术，达到降维目的 首先计算高维空间中的点之间的距离，将它们投影到低维空间，并计算该低维空间中的点之间的距离。然后，它使用随机梯度下降来最小化这些距离之间的差异。比方说，图中两个黑点，若考虑直线距离，那么这两个黑点之间距离很相近 如果放到流形学上，那么这两个
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2023-10-11 22:56:28
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