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19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。
一文掌握降维算法三剑客 PCA、t-SNE 和自动编码器
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)让我们看看拟合方法fit是如何的吧,给定self.X包含数据和self.dtype=tf.float32。deffit(self):...
机器学习第一步,这是一篇手把手的随机森林入门实战
2.具有PCA降维的随机森林3.具有PCA降维和超参数调整的随机森林导入数据首先,我们加载数据并创建一个DataFrame。这是Scikit-learn预先清理的「toy」数据集,因此我们可以继续快速建模。但是,作为最佳实践,我们应该执行以下操作:使用df.head()查看新的DataFrame,以确保它符合预期。