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python八种降维方法汇总_python_脚本之家

1、在降维过程中可以使用类别的先验知识经验,而像PCA这样的无监督学习则无法使用类别先验知识。2、LDA在样本分类信息依赖均值而不是方差的时候,比PCA之类的算法较优。 缺点:1、LDA不适合对非高斯分布样本进行降维2、LDA降维最多降到k-1(k为类别数)的维数,如果我们降维的维度大于k-1,则不能使用LDA。3、LDA在...
www.jb51.net/python/3024442...htm 2024-6-2

python sklearn中tsne算法降维结果不一致问题的解决方法_python_脚本之...

− 目录 背景 解决流程 背景 最近在做一个文本聚类的分析,在对文本数据embedding后,想着看下数据的分布,于是用sklearn的TSNE算法来降维embedding后的数据结果。当在多次执行后,竟发现TSNE的结果竟然变了,而且每次都不一样。 主要的逻辑就是用的下面两行函数: 1 2 tsne=TSNE(n_components=2) decomposition_data=...
www.jb51.net/python/301884x...htm 2024-5-31

python库umap有效地揭示高维数据的结构和模式初探_python_脚本之家

https://github.com/lmcinnes/umap UMAP 是一种用于降维的算法,可用于类似于 t-SNE 的可视化。UMAP 基于流形学习的概念,旨在更有效地揭示高维数据中的结构和模式。 该算法基于关于数据的三个假设。 数据均匀分布在黎曼流形上 黎曼度量是局部常数(或者可以近似为局部常数) 流形是局部连接的 优点 UMAP 作为一种现代...
www.jb51.net/python/313727z...htm 2024-6-1

python数据预处理方式 :数据降维_python_脚本之家

通过数据维度变换的降维方法是非常重要的降维方法,这种降维方法分为线性降维和非线性降维两种,其中常用的代表算法包括独立成分分析(ICA),主成分分析(PCA),因子分析(Factor Analysis,FA),线性判别分析(LDA),局部线性嵌入(LLE),核主成分分析(Kernel PCA)等。 使用python做降维处理 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1...
www.jb51.net/article/1812...htm 2024-6-2

Python使用三种方法实现PCA算法_python_脚本之家

Python使用三种方法实现PCA算法 主成分分析,即Principal Component Analysis(PCA),是多元统计中的重要内容,也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代,新特征是旧特征的线性组合,这些线性组合最大化样本方差,尽量使新的k个特征互不相关。关于PCA...
www.jb51.net/article/1303...htm 2024-6-2

python代码实现TSNE降维数据可视化教程_python_脚本之家

降维就是用2维或3维表示多维数据(彼此具有相关性的多个特征数据)的技术,利用降维算法,可以显式地表现数据。(t-SNE)t分布随机邻域嵌入 是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。 python代码 km.py
www.jb51.net/article/1815...htm 2024-6-2

python实现人脸识别经典算法(一) 特征脸法_python_脚本之家

第一种比较经典的算法就是特征脸法,本质上其实就是PCA降维,这种算法的基本思路是,把二维的图像先灰度化,转化为一通道的图像,之后再把它首尾相接转化为一个列向量,假设图像大小是20*20的,那么这个向量就是400维,理论上讲组织成一个向量,就可以应用任何机器学习算法了,但是维度太高算法复杂度也会随之升高,所以需要...
www.jb51.net/article/1362...htm 2024-6-2

python 列表降维的实例讲解_python_脚本之家

列表降维(python:3.x) 之前遇到需要使用列表降维的情况, 如: 原列表 : [[12,34],[57,86,1],[43,22,7],[1,[2,3]],6] 转化为 : [12, 34, 57, 86, 1, 43, 22, 7, 1, 2, 3, 6] 思路: 把列表转化为字符串,直接去掉 “[“ 和“]” ...
www.jb51.net/article/1427...htm 2024-5-14

特征脸(Eigenface)理论基础之PCA主成分分析法_python_脚本之家

其中x(i)是属于n维空间的向量,而y(i)给出了基于k维空间的表示。因此说,PCA是一个数据降维算法。u1,u2,...,uk称为数据的k个主成分。 介绍到这里,还需要注意一些为题: 1、为什么u要选择单位向量 选择单位向量是为了统一表示数据,不选成单位的也可以,但各个向量长度必须统一,比如统一长度为2、3等等。
www.jb51.net/article/1363...htm 2024-6-2

利用Matlab仿真实现图像烟雾识别(k-means聚类图像分割+LBP+PCA+SVM...

1.3 PCA算法 PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据降维算法。其算法步骤如下: 1)数据中心化——去均值,根据需要,有的需要归一化——Normalized; 2)求解协方差矩阵; 3)利用特征值分解/奇异值分解 求解特征值以及特征向量; 4)将特征值从大到小排序,保留前k个特征向量 5...
www.jb51.net/article/2312...htm 2024-6-2