8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
降维还可以帮助我们更好地理解和可视化数据,通过将高维数据投影到二维或三维空间,我们可以更容易地观察数据的结构和模式。高维数据投影到二维或三维空间后,我们可以使用各种可视化工具来辅助分析,如散点图、柱状图、热力图等,来展示数据之间的关系和模式。假设我们有一个关于社交网络用户的数据集,其中包含了用户的基本...
三个主要降维技术对比介绍:PCA, LCA,SVD
可视化:降维数据可以可视化,有助于理解底层结构和模式。缺点原始特征的可解释性可能在变换后的空间中丢失,因为主成分是原始特征的线性组合。PCA假设变量之间的关系是线性的,但并非在所有情况下都是如此。PCA对特征的尺度比较敏感,因此常常需要标准化。异常值可以显著影响PCA的结果,因为它侧重于捕获最大方差,这可...
主成分分析用于可视化(附链接)
用四维或者五维数据来描述事物是不可能的,因为我们生活在三维世界,并且不知道在这些高维度中数据看起来是什么样的。这就是诸如PCA的数据降维技术发挥作用的地方。我们可以将数据维度降低到二维或者三维以便将其可视化。我们从一个例子开始。我们使用红酒数据集,这个数据集是包括13个特征和3种类别的分类数据集(也就是...
【机器学习基础系列】聚类算法优缺点、使用小结
如果每个模型都试一遍的话,时间成本太高,而将(高维)数据可视化,则能指导我们选择聚类模型的方向。数据可视化首先是将高维数据降到低维(一般二维),然后基于低维数据进行可视化,常用的方法有两种:PCA和TSNE。PCA是一种被广泛应用的数据压缩、数据降维方法,该方法以方差最大的方向作为坐标轴方向对数据旋转以保留主要...
打破“维度的诅咒”,机器学习降维大法好
虽然这个例子是假设性的,但如果你把特征投射到一个较低维度的空间,经常会面临一些可以简化的问题。比如,“主成分分析”(PCA)是一种流行的降维算法,在简化机器学习问题方面有许多有用的应用。在优秀的《用Python进行机器学习(Hands-onMachineLearningwithPython)》一书中,数据科学家AurelienGeron展示了如何...
机器学习面试150题:不只是考SVM xgboost 特征工程(101-153)附送...
例如:在一个数据集有3个变量,其中有2个是相关的(www.e993.com)2024年10月18日。如果在该数据集上用PCA,第一主成分的方差会是与其不相关变量的差异的两倍。此外,加入相关的变量使PCA错误地提高那些变量的重要性,这是有误导性的。103、花了几个小时后,现在你急于建一个高精度的模型。结果,你建了5个GBM(GradientBoostedModels),想着bo...
微生物扩增子测序图表解读(实例数据)
主成分分析(Principalcomponentanalysis)PCA是一种研究数据相似性或差异性的可视化方法,通过一系列的特征值和特征向量进行排序后,选择主要的前几位特征值,采取降维的思想,PCA可以找到距离矩阵中最主要的坐标,结果是数据矩阵的一个旋转,它没有改变样品点之间的相互位置关系,只是改变了坐标系统。
如何解决自然语言处理中90%的问题
为了了解我们的表示向量是否捕获到与我们的问题相关的信息(即tweet与灾难是否相关),将它们可视化并是一种好方法,可以查看这些类是否看起来可以很好地分离。因为词汇表通常很大,将20000维的数据可视化是不可能的,PCA等技术可以帮助我们把数据降至2维。如下图所示。
不得不看的机器学习面试60题!含泪码完
机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度。
一文读懂——质谱流式(上篇)
多样化的数据处理方式,实现对样品的深入分析。通道数激增以及质谱流式超快的检测速度使得数据量急剧增大,对数据处理方法提出了更高的要求。目前,各种降维、聚类和可视化方法已被用于从原始数据中提取有用的生物学信息进行可视化显示,常用的分析方法有:SPADE、PCA、viSNE以及Gemstone等。