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
常见的降维方法基本原理及代码实例0.前言：什么时候要降维聚类？降维目的-方法概述1.PCA（主成分分析）1.1PCA概念1.2 PCA代码实例2.tSNE2.1tSNE概念2.2 tSNE代码实例3.UMAP3.1UMAP概念3.2 UMAP 代码实例4.其他降维方法4.1 NMDS4.2 待补充5.参考文献0.前言：什么时候要降维聚类？降维目的-方法概述在开始回答这个问题前，我们看一下降维分析的
# 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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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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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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# UMAP对高维向量降维的应用及Python实现
在数据科学和机器学习领域，我们常常需要处理高维数据。然而，高维数据的处理和可视化往往非常困难。使用降维技术可以帮助我们减少数据维度，从而更清晰地理解数据。本文将介绍UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）这一降维算法，并提供Python示例，帮助大家理解如何应用UMAP进行高维数据的
1）autoencoderautoencoder是一种无监督的学习算法，他利用反向传播算法，让目标值等于输入值。如图所示：Autoencoder尝试学习一个 的函数。也就是说autoencoder尝试逼近一个恒等函数，使得输出接近于输入 。当然为了使这个函数有意义，需要加入一些限制条件（比如说限制隐藏神经元的数目），就可以发现一些有意义的结构。Autoencoder可以学习到数据的一些压缩表示。
降维不仅仅是为了数据可视化。它还可以识别高维空间中的关键结构并将它们保存在低维嵌入中来克服“维度诅咒
原创
2024-05-19 21:06:57
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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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使用降维技术可以使用户和开发人员访问嵌入空间。在可视化空间中，可以通过浏览相邻的数据点来进行检索增强的检查。降维可视化虽然有助于理解数据，但也
原创
2024-05-04 00:25:10
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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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# UMAP算法简介及其在Python中的应用
随着数据科学和机器学习的发展，降维技术在处理高维数据时变得愈发重要。UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种新兴的降维技术，能够有效地将高维数据映射到低维空间，同时保持数据的全局结构和局部相似性。本文将简要介绍UMAP算法的基本原理，使用Python实现UMAP，并通过代码示例展示
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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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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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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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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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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在现实应用中，许多学习方法都涉及距离计算，而高维空间会给距离计算带来很大的麻烦。例如当维数很高时，甚至连计算内积都很不容易。 这实际上，是所有机器学习都面临的严重障碍，这被称为“维数灾难（即样本非常洗漱，距离计算很困难）”。而缓解维数灾难的两个普遍做法是降维和特征选择。降维指的是：通过某种数学变换将原始高维属性空间转变为一个低维子空间，在这个低维的子空间中，样本密度大幅度提高，距离计算也变得很容
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2024-05-12 17:34:56
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数据降维数据降维在机器学习中非常有用，可以用来舍弃数据中一些区分度较小的特征，转化数据的观察视角，使其在更少量的特征维度上也有较好的表现。数据降维也可以用在将高维数据可视化的操作中，这都是不可或缺的重要算法，PCAPCA（Principal Components Analysis）主成分分析法，是一种常用的数据降维算法。PCA的主要思路，是选取数据特征中一些较低维度的空间，让数据在这些空间上的方差
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2023-07-31 12:10:25
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