地方政府债券专辑丨地方债相对价值交易策略比较与研究
例如,在固定收益领域,以剩余期限每0.5年为间隔,从0到30年期一共需要60个维度来表征一条收益率曲线,而通过PCA降维技术可以在损失少量信息的情况下,缩小至3个维度,即水平、斜率和曲率三个因子。三因子模型的通用形式为:其中,ynt为t时刻n年期收益率,αit为t时刻的第i个因子值,fin为第i个因子在n年期收益率上...
8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
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)、t-SNE、自编码器(Autoencoder)等。主成分分析(PCA)原理:PCA...
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...
太全了!14 种数据异常检测方法总结!|算法|向量|样本|特征值|异常...
六、基于降维的方法1.PrincipalComponentAnalysis(PCA)资料来源:[11]机器学习-异常检测算法(三):PrincipalComponentAnalysis-刘腾飞,知乎:httpszhuanlan.zhihu/p/29091645[12]AnomalyDetection异常检测--PCA算法的实现-CC思SS,知乎:httpszhuanlan.zhihu/p/48110105PCA在异常检测...
【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据...
降维技术之一是主成分分析(PCA)算法,该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。在本文中,我们将讨论如何通过使用R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据(查看文末了解数据获取方式)。主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例...
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(www.e993.com)2024年9月8日。DMD结合了两个世界中的优点:PCA和傅立叶变换。在数学上,它与动力系统理论中的一个基本算子有关,称为Koopman算子。但在深入研究DMD的数学之前,让我们用一个相当简单的例子来说明...
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...
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。
机器学习知识卡片:降维方法(PCA、ICA、LDA、t-SNE)
机器学习知识卡片:降维方法(PCA、ICA、LDA、t-SNE)机器学习知识卡片:聚类机器学习知识卡片:集成方法机器学习知识卡片:优化方法机器学习知识卡片:线性模型
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):...