《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...
PCA-LSTM多变量回归预测 PCA降维结合LSTM神经网络预测算法
步骤1:导入数据集首先,将需要进行预测的多变量数据集准备好,并通过MATLAB中的相关函数将数据导入到程序中。步骤2:PCA降维利用MATLAB中的PCA函数对数据进行降维处理,得到降维后的数据集。通过指定主成分的数量,可以控制降维后的数据维度。步骤3:数据预处理对降维后的数据进行归一化处理,确保数据处于相同的量纲...
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...
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)...
【统计学&Python】数据异常如何检验?14种检验方法!
3.它的判断机制是“逐一剔除”,所以每个异常值都要单独计算整个步骤,数据量大吃不消。4.需假定数据服从正态分布或近正态分布二、基于距离的方法1.KNN资料来源:[3]异常检测算法之(KNN)-KNearestNeighbors-小伍哥聊风控,知乎:httpszhuanlan.zhihu/p/501691799...
机器学习中7种常用的线性降维技术总结
PCA的步骤如下:标准化数据:对原始数据进行标准化处理,使得每个特征的均值为0,方差为1(www.e993.com)2024年7月27日。计算协方差矩阵:计算标准化后的数据的协方差矩阵。计算特征值和特征向量:对协方差矩阵进行特征值分解,得到特征值和对应的特征向量。选择主成分:按照特征值的大小选择前k个特征向量作为主成分,其中k是降维后的维...
深度详解!基于飞桨框架的线性代数基础及其领域应用
主成分可以理解为原始特征的线性组合,通过保留最重要的主成分,可以实现数据的降维。■PCA的主要步骤:1)准备数据:收集并预处理数据,确保数据是数值型的。2)中心化处理:将每个特征的值减去该特征的均值,使得数据的均值向量变为零向量。3)计算协方差矩阵:直接计算中心化后的数据的协方差矩阵,而无需先计算均值...
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!
数据挖掘与机器学习:从理论到现实的转化
特征选择:特征选择是数据挖掘和机器学习中的关键步骤之一。它旨在从原始数据中选择出对模型性能有贡献的特征,以减少模型的复杂性和过拟合的风险。特征选择的方法包括基于统计的方法、基于模型的方法和基于搜索的方法等。降维:降维技术旨在降低数据的维度,同时保留数据的主要信息。它有助于减少计算资源的消耗,提高模型...
微美全息开发RPSSC技术在高光谱图像分类领域取得重要突破
首先,RPSSC技术采用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)算法对原始高光谱图像进行降维。这一步骤的目的是在保留主要信息的同时,消除冗余的光谱信息,增加类间和类内的距离比,为后续的特征提取和分类准备数据。在降维后的图像上,RPSSC技术引入了二维Gabor滤波器。Gabor滤波器在计算机视觉领域广泛用于提取图像的边缘、...