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
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)作为一种降维和分类技术,目标是优化数据集中不同类别之间的区别。LDA在预先确定数据点类别的监督学习场景中特别流行。PCA被认为是一种“无监督”算法,它忽略了类标签,专注于寻找主成分以最大化数据集方差,而LDA则采...
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。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...
机器学习中的10种非线性降维技术对比总结
降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量,降维算法属于无监督学习的范畴,用未标记的数据训练算法。尽管降维方法种类繁多,但它们都可以归为两大类:线性和非线性。线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。非线性方法提供了一种执行非线性降维(NLDR...
探索计算机视觉世界:十大算法引领视觉技术革命
主成分分析是一种常用的降维算法,用于减少图像数据的维度。它通过找到数据集中的主要特征,将高维数据映射到低维空间中,从而实现图像压缩和特征提取。PCA在计算机视觉中被广泛应用于人脸识别、图像检索等领域。四、卡尔曼滤波器(KalmanFilter)卡尔曼滤波器是一种用于估计系统状态的算法,常用于目标跟踪和运动估计。它...
机器学习中7种常用的线性降维技术总结
投影数据:将原始数据投影到选定的主成分上,得到降维后的数据集(www.e993.com)2024年7月28日。PCA可以用于数据可视化、去除噪音、减少计算量等。然而,需要注意的是,PCA假设数据是线性可分的,因此在应用PCA之前需要对数据进行一定的预处理和理解。2、FactorAnalysis(FA)FactorAnalysis(FA)是一种统计方法,用于探索观察到的变量之间...
计算机视觉十大算法:从图像识别到目标追踪,视觉世界的壮丽进化
主成分分析是一种常用的降维算法,通过线性变换将高维数据映射到低维空间。它在图像压缩、人脸识别等领域有着广泛的应用。PCA能够保留数据的主要信息,减少冗余和噪声,提高算法的效率和准确性。5.直方图均衡化(HistogramEqualization)直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的算法。它通过重新分布图像的像素值,使得图像...
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):...
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...
主成分分析(PCA)降维算法PCA是一种基于从高维空间映射到低维空间的映射方法,也是最基础的无监督降维算法,其目标是向数据变化最大的方向投影,或者说向重构误差最小化的方向投影。它由KarlPearson在1901年提出,属于线性降维方法。与PCA相关的原理通常被称为最大方差理论或最小误差理论。这两者目标一致,但...
用PCA还是LDA?特征抽取经典算法PK
PCA虽然能实现很好的降维效果,但是它却是一种无监督的方法。实际上我们更加希望对于有类别标签的数据(有监督),也能实现降维,并且降维后能更好的区分每一个类。此时,特征抽取的另一种经典算法——线性判别分析(LDA)就闪亮登场了。LDA简介LDA是一种监督学习的降维技术,也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出...