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...
小米申请音频数据处理专利,能够提高AVS编码器中PCA模块数据降维的精准度金融界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...
8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
降维算法各有优缺点,适用于不同的应用场景。在实际应用中,选择合适的降维算法需要根据数据的特点和降维的目的来决定。为了能更清晰透彻地了解降维算法,接下来我们就取最常见的主成分分析(PCA),围绕这一算法展开进一步地深入解读。1.主成分分析(PCA)是什么?我们从降维的概念中已知降维可以减少数据集的维度,同时...
机器学习中7种常用的线性降维技术总结
TSVD的主要优点在于它可以通过保留最重要的奇异值和奇异向量来实现数据的降维和压缩,从而减少了存储和计算成本。这在处理大规模数据集时尤其有用,因为可以显著减少所需的存储空间和计算时间。TSVD在许多领域都有应用,包括图像处理、信号处理、推荐系统等。在这些应用中,TSVD可以用于降低数据的维度、去除噪声、提...
《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...
在应用径向基核函数时,均不存在错判现象,各评价指标均为1,最优c值为16,最优g值为4096,log2c=12。SVM准确率与log2c、log2g值的关系见图6。结论综上所述,在蜂蜜掺假度鉴别中,PCA-LDA和PLSDA模型可以以0.9以上的准确率做到20%掺假度区别的蜂蜜鉴别,线性核函数SVM则可以达到5%精度的掺假度区别;...
主成分分析:通过线性变换将数据投影到低维空间的技术
主成分分析(PCA)是一种常用的数据降维技术,它通过线性变换将高维数据投影到低维空间中。PCA可以用于数据可视化、特征提取、数据压缩等应用。在本文中,我们将介绍PCA的原理、方法和应用,并探讨PCA在实际问题中的优缺点。一、PCA的原理PCA的核心思想是将高维数据投影到低维空间中,同时尽量保留原数据的信息。具体来说...
Nature:顶级的高分文章,重新定义高分子材料!
3.PCA的实现和应用4.层次聚类的实现和应用5.K-means聚类的实现与应用项目实操1.利用支持向量机预测无机钙钛矿材料性能2.利用神经网络预测电化学催化剂的催化性能第五天(实操内容)项目实操:1.分子结构的表示与特征提取2.聚类、降维等无监督学习方法应用于分子特征处理...
三个主要降维技术对比介绍:PCA, LCA,SVD
降噪:PCA可以通过专注于解释数据中最显著方差的成分来帮助减少噪声。可视化:降维数据可以可视化,有助于理解底层结构和模式。缺点原始特征的可解释性可能在变换后的空间中丢失,因为主成分是原始特征的线性组合。PCA假设变量之间的关系是线性的,但并非在所有情况下都是如此。
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...
一文掌握降维算法三剑客 PCA、t-SNE 和自动编码器
主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis,简称为PCA)可能是书中最古老的降维方法。PCA得到了很好的研究,有许多方法可以求解决它。我们将在这里讨论其中的两种,特征分解和奇异值分解(SVD),然后我们将在TensorFlow中实现SVD方法。从现在开始,将成为形状的数据矩阵,其中n是样本数,p是维数。因此,在给定...
t-SNE:可视化效果最好的降维算法
PCA-主成分分析是降维领域最主要的算法。它最初是由皮尔逊(Pearson)在1901年开发的,许多人对此做了即兴创作。即使PCA是一种广泛使用的技术,但它的主要缺点是无法维护数据集的局部结构。为了解决这个问题,t-SNE出现了。什么是t-SNE?t-SNE的主要用途是可视化和探索高维数据。它由LaurensvanderMaatens和Geoffrey...