8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
如果说,降维是一个目标,那么降维算法就是达到目标的具体技术或方法。降维是通过减少数据集的维度来简化数据的过程,而降维算法则是通过数学变换或特征选择,将这过程得以实现。在人工智能领域,我们常用的降维算法有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、因子分析(FactorAnalysis)、局部线性嵌入(LLE)、等距映射(Isomap)...
机器学习中的10种非线性降维技术对比总结
plt.title('FirstcomponentafterkernelPCA')plt.xlabel('PC1')这两个类变成了线性可分的,核PCA算法使用不同的核将数据从一种形式转换为另一种形式。核PCA是一个两步的过程。首先核函数暂时将原始数据投影到高维空间中,在高维空间中,类是线性可分的。然后算法将该数据投影回n_components超参数(我们想要...
【统计学&Python】数据异常如何检验?14种检验方法!
资料来源:[13]利用Autoencoder进行无监督异常检测(Python)-SofaSofa.io,知乎:httpszhuanlan.zhihu/p/46188296[14]自编码器AutoEncoder解决异常检测问题(手把手写代码)-数据如琥珀,知乎:httpszhuanlan.zhihu/p/260882741PCA是线性降维,AutoEncoder是非线性降维。根据正常数据训练出来的AutoE...
一文掌握降维算法三剑客 PCA、t-SNE 和自动编码器
所以我们可以选择降维,降至能大约保持的给定数据的某个百分比数量的维数,我将在代码中演示(例如,使我们能够减少维数,并限制丢失最多百分之的数据)。正如你会看到的,在TensorFlow中编写代码是非常简单的—我们将要编写的是一个类,它有拟合方法fit和一个提供降维方法reduce。1代码(PCA)让我们看看拟合方...
PCA算法原理及实现
其中X是原始特征,newX是降维后的特征,而(0.20.3)就是我们P矩阵的第一列。从之前的知识可以知道,我们是将X矩阵降维到一维。PCA的实现importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt定义一个均值函数。#计算均值,要求输入数据为numpy的矩阵格式,行表示样本数,列表示特征defmeanX(...
哈工大硕士生用 Python 实现了 11 种经典数据降维算法,源代码库已...
雷锋网AI开发者按: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(www.e993.com)2024年9月8日。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。
主成分分析(PCA)及其MATLAB代码实现
算法一:特征分解(EigenDecomposition)算法二:奇异值分解(SingularValueDecomposition,SVD)rrr的选取标准两种算法的比较MATLAB的实现方法特征分解法:利用`eig`函数SVD法:利用`svd`函数利用`pca`函数应用聚类分析图像压缩人脸检测与匹配1概述...
2022年你应该知道的五大机器学习算法,解释型算法、降维算法榜上有名
(PCA,LDA)什么是降维算法?降维算法是指减少数据集输入变量(或特征变量)数量的技术。本质上来说降维是用来解决“维度诅咒”的。(维度诅咒:随着维度(输入变量的数量)的增加,空间的体积呈指数级增长,最终导致数据稀疏。)应用降维技术适用于很多情况,比如:当数据集中的特征很多而实际需要的输入变量很少时,或者当...
IF 21.1|基因组所刘永鑫/南农袁军发布微生物组R语言分析的最佳实践
stats包中的prcomp()函数可用于主成分分析(PCA),这是一种降维分析方法。MASS包中提供的mca()函数和FactoMineR包中提供的MCA()函数可用于多重对应分析(代码3B);ape包提供的pcoa()函数可用于主坐标分析(PCoA);MASS包提供的lda()函数可用于线性判别分析(LDA,代码3C)。在运行多个排序操作之前,通常需要进行群落聚类。