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...
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、芯片以及电子设备,涉及数据处理技术领域,可获取音频数据的数据矩阵,所述数据矩阵...
三个主要降维技术对比介绍:PCA, LCA,SVD
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对特征的尺度比较敏感,因此常常需要标准化。异常值可以显著影响PCA的结果,因为它侧重于捕获最大方差,这可...
PCA-LSTM多变量回归预测 PCA降维结合LSTM神经网络预测算法
为了方便读者的理解和实践,下面详细介绍了PCA-LSTM算法的实现步骤: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...
主成分分析:通过线性变换将数据投影到低维空间的技术
PCA可以用于数据可视化、特征提取、数据压缩等应用。在数据可视化中,PCA可以将高维数据降到二维或三维空间中进行可视化,便于人类观察和理解。在特征提取中,PCA可以提取出最具有代表性的特征,从而提高模型的准确度和泛化能力。在数据压缩中,PCA可以将冗余的信息去掉,从而减少存储空间和计算时间。四、PCA的优缺点PCA的优...
【统计学&Python】数据异常如何检验?14种检验方法!
基于正态分布,3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。图1:3sigmadefthree_sigma(s):mu,std=np.mean(s),np.std(s)lower,upper=mu-3*std,mu+3*stdreturnlower,upper2.Z-scoreZ-score为标准分数,测量数据点和平均值的距离,若A与平均值相差2个标准差,Z-score为2。当把...
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27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...
8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
在这种情况下,降维后的模型将具有更少的参数,训练和预测的速度将显著提高。其中,主成分分析(PCA)是降维算法中比较常见的算法之一,我们后续会讲解到。优势三:利于数据可视化降维还可以帮助我们更好地理解和可视化数据,通过将高维数据投影到二维或三维空间,我们可以更容易地观察数据的结构和模式。
机器学习中的10种非线性降维技术对比总结
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!我们先创建一个非常经典的数据:importmatplotlib.pyplotaspltplt.figure(figsize=[7,5])...
国工数据大脑之主成分分析PCA与智能研发系统(LIMS,MES)的融合应用
当样本数据成千上万时,维数上千时,PCA是非常有效的一种降维方法,它能起到的作用有两个:一个是节约存储空间,当数据量过多时,通过减少几个维度就可以节约很多空间;另一个是提供计算的速度,将数据降维后,无论是样本数据训练时,还有对新数据做出响应时,速度都会大幅提高。
数据分析领域中为人称道的七种降维方法
主成分分析(PCA)主成分分析是一个统计过程,该过程通过正交变换将原始的n维数据集变换到一个新的被称做主成分的数据集中。变换后的结果中,第一个主成分具有大的方差值,每个后续的成分在与前述主成分正交条件限制下与具有大方差。降维时仅保存前m(m<n)个主成分即可保持大的数据信息量。需要注意的是...