小米申请音频数据处理专利,能够提高AVS编码器中PCA模块数据降维的...
金融界2023年11月23日消息,据国家知识产权局公告,北京小米移动软件有限公司申请一项名为“音频数据处理方法、装置、芯片以及电子设备”,公开号CN117099160A,申请日期为2023年6月。专利摘要显示,本公开提出了一种音频数据处理方法、装置、芯片以及电子设备,涉及数据处理技术领域,可获取音频数据的数据矩阵,所述数据矩阵...
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7种常用的线性降维技术总结
1、PrincipalComponentAnalysis(PCA)PrincipalComponentAnalysis(PCA)是一种常用的降维技术,用于将高维数据集转换为低维表示,同时保留数据集的主要特征。PCA的目标是通过找到数据中最大方差的方向(主成分),将数据投影到这些方向上,从而实现降维。PCA的主要思想是通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标...
机器学习中的10种非线性降维技术对比总结
1、核PCA你们可能熟悉正常的PCA,这是一种线性降维技术。核PCA可以看作是正态主成分分析的非线性版本。常规主成分分析和核主成分分析都可以进行降维。但是核PCA能很好地处理线性不可分割的数据。因此,核PCA算法的主要用途是使线性不可分的数据线性可分,同时降低数据的维数!我们先创建一个非常经典的数据:import...
主成分分析(PCA)及其MATLAB的实现方法
而主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)的方法,可以将具有多个观测变量的高维数据集降维,使人们可以从事物之间错综复杂的关系中找出一些主要的方面,从而能更加有效地利用大量统计数据进行定量分析,并可以更好地进行可视化、回归等后续处理。3PCA的几何意义...
PCA-LSTM多变量回归预测 PCA降维结合LSTM神经网络预测算法
PCA-LSTM多变量回归预测(Matlab)PCA降维结合LSTM神经网络预测算法,程序注释清楚,直接运行出结果(www.e993.com)2024年9月17日。更换数据集简单,直接运行即可1.data是数据集2.PCALSTM是程序文件;3.环境需要在MATLAB2018及以上版本运行4.所有程序都经过验证,保证可以运行标题:PCA-LSTM多变量回归预测算法及其在MATLAB中的应用摘要:本文介绍...
PCA不适用于时间序列分析的案例以及如何对时间序列进行线性降维
在大部份情况下我们都可以使用PCA进行线性降维。从图像处理到非结构化数据,无时无刻不在。我们甚至可以将它用于时间序列分析,虽然有更好的技术。在这篇文章中,我想向您介绍动态模式分解(DMD),这是一种源自我的研究领域:流体动力学的用于高维时间序列的线性降维技术。DMD结合了两个世界中的优点:PCA和...
用PCA还是LDA?特征抽取经典算法PK
1、LDA是有监督的降维方法,而PCA是无监督的降维方法2、LDA降维最多降到类别数k-1的维数,而PCA没有这个限制3、LDA除了可以用于降维,还可以用于分类4、LDA选择分类性能最好的投影方向,而PCA选择样本点投影具有最大方差的方向在某些数据分布下LDA比PCA降维较优(左图),在某些数据分布下,PCA比LDA降维较优。
PCA和KPCA傻傻分不清楚?
PCA和KPCA傻傻分不清楚?在格物汇之前的文章中,我们讨论了特征抽取的经典算法——主成分分析PCA与线性判别分析LDA的原理与应用场景。PCA是一种无监督的降维方法,寻找的是让数据方差最大的一种映射;LDA是一种有监督的降维方法,寻找的是让数据分类效果最好的一种映射。但是它们仍然有应用的局限性,今天我们就一起来...
陈陟原:数据降维与可视化| AI 研习社第 53 期猿桌会
一般我们都会先通过线性降维(如PCA)降一下,降完以后再用T-SNE,这样就能平衡一下时间、空间复杂度的消耗以及降维效果。使用LDA降维实际上也是这样,先使用PCA降维,再使用LDA降维,因为(我们这里也可以看到)LDA的降维效果确实要比PCA好一些。