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)...
三个主要降维技术对比介绍:PCA, LCA,SVD
上面代码在最初应用PCA()时没有指定组件的数量,这意味着它将保留所有组件。然后使用np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_)计算累计解释方差。确定解释至少85%方差所需的分量数,并使用选定的分量数再次应用PCA。请注意PCA只应用于训练数据,然后在测试数据应用转换方法即可。线性判别分析(LDA)线性判别分析(LDA)作...
《食品科学》:新疆大学龚龑教授等:拉曼光谱结合化学计量学方法鉴别
进行10%掺加度判别的模型训练时,将对应的5类样本的光谱数据输入PCA模型进行降维和特征提取。F10、F20、F30、F40和F50共250条光谱数据经PCA降维后,前3个PC累计贡献率达63.64%,前7个PC累计贡献率达85.14%。于是,选择前7个PC作为上述5类掺假蜂蜜建立分类模型使用的光谱数据的PCA降维结果。由图4可以观察到F...
《食品科学》:南京农业大学王虎虎教授等:基于机器视觉的鸡胴体原...
在以PC为输入参数的模型中,RF模型的分类效果优于其他模型,皮炎样本的召回率为88.93%,识别精度为89.30%,F1分数为89.11%识别总准确率为87.71%;通过比较不同输入参数的模型可发现,经PCA降维后,LDA、QDA、SVM模型总准确率均有不同程度的下降。其原因是降维后数据是原始数据的近似表达,减少了原始数据特征。如图13所示...
主成分分析(PCA)原理详解
PCA实例实现通过Python的sklearn库实现较为方便,例题通过在鸢尾花数据集上的实现PCA降维。数据集获取地址参考:httpsarchive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/通过存放鸢尾花数据集于iris.data中进行实验进行。代码实例实现:(1)基本库函数的导入。
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(www.e993.com)2024年7月28日。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):...
简述多种降维算法
1.降维基本概念2.从什么角度出发降维3.降维算法3.1主成分分析PCA3.2多维缩放(MDS)3.3线性判别分析(LDA)3.4等度量映射(Isomap)3.5局部线性嵌入(LLE)3.6t-SNE3.7DeepAutoencoderNetworks4.小结老规矩,先上一个各个算法信息表,X表示高维输入矩阵大小是高维数D乘以样本个数N,...
PCA和KPCA傻傻分不清楚?
我们先来回顾一下PCA的降维原理:PCA试图通过旋转找到新的正交基,满足这样的两条性质:1、最近重构性:样本点到新映射的正交基距离足够接近。2、最大可分性:样本点在新正交基上方差最大。最后我们推导得到:我们只需要对协方差矩阵XX^T进行特征值分解,得到的特征值和特征向量即是变换矩阵w的解和改主成分所解...
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。
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。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。