1、常见的降维的方法有：主成分分析，线性判别分析，等距映射，局部线性插入，拉不拉斯特征映射，局部保留投影。 一、PCA: 2、:主成分分析法，最经典的降维的方法，是一种线性，非监督，全局的降维方法。 最大方差理论： 3、PCA旨在找到数据中的主成分，用这些主成分表征原始数据，达到降维的目的。信号具有 ...
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2020-07-30 22:04:18
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PCA:主成分分析-Python实现，X:[2500,784],把X降到50维 1 def pca(X=np.array([]), no_dims=50): 2 """ 3 Runs PCA on the NxD array X in order to reduce its dimensionali ...
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2020-07-10 13:39:47
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 特征选择是将高维数据映射或者转换改成低维数据，完成降维目标，通过特征选取的方式将冗余或者不相关的特征删除掉，实现进一步的降维。 2、PCA 主成分分析又叫主元分析，该方法主要的思想是通过原始特征进行变换，从而找出一组互相不相关而且重要性从小到大排列的 ...
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2020-06-09 10:01:01
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择：从一组特征中挑选出一些最有效的特征来降低特征空间维数。去除不相关的特征，可以降低学习任务的难度，只留下关键特征，往往可以更容易看清真相。 2、PCA：主成分分析PCA是一种分析、简化数据集的技术，经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献 ...
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2020-05-01 18:49:16
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 特征选择也叫特征子集选择。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化， 是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程,是提高学习算法性能的一个重要手段, 也是模式识别中关键的数据预处理步骤。 2、PCA ...
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2020-04-30 23:01:01
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 ①特征选择就是特征降维中进行人工选择的方式，主观性剔除不要的特征。 2、PCA ②主成分分析是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 特征选择是从 ...
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2020-04-28 23:27:35
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 是指从已有的M个特征中选择N个特征使得系统的特定指标最优化，是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程,是提高学习算法性能的一个重要手段,也是模式识别中关键的数据预处理步骤。 2、PCA 主成分分析 ，是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方 ...
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2020-04-28 12:58:30
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PCA主成分分析 所谓主成分分析是要找到一组对原特征进行线性变换的变换向量。通过变换之后得到的新的变量，应该具有尽可能大的方差，这里的方差是在总体样本上计算的。 这里的变换向量的作用实际上就是线性组合的问题。 这种变换向量可能有多个，多种变换之间应该尽可能线性无关,实际上就是这些变换向量之间线性无关 ...
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2020-03-29 17:55:00
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背景 维数灾难是机器学习中常见的现象，具体是指随着特征维数的不断增加，需要处理的数据相对于特征形成的空间而言比较稀疏，由有限训练数据拟合的模型可以很好的适用于训练数据，但是对于未知的测试数据，很大几率距离模型空间较远，训练的模型不能处理这些未知数据点，从而形成“过拟合”的现象。 方案 既然维数灾难严 ...
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2020-03-28 23:13:58
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简介 @ "维基百科" 本文内容皆源自 "Andrew Ng" 目的 1.实现数据压缩 2.实现数据在2D或3D中可视化 算法 "PCA(主成分分析)" 步骤 1.数据预处理 采用归一化方法，是的均值为0，方差为1。 步骤，1.均值为0 2.方差为1 $x_j^{(i)}={x_j \mu}\fra ...
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2020-02-08 09:33:05
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