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沙龙
1
回答
使用线性判别分析进行
降
维
r
我想使用LDA进行
降
维
。我正在使用R。我发现的示例主要使用LDA进行分类。那么如何使用LDA进行
降
维
呢?在R中有没有内置的
函数
调用来进行
降
维
,或者你必须对其进行编码? 谢谢。塞夫万迪
浏览 2
提问于2014-01-17
得票数 1
1
回答
图像的
降
维
方法
image-processing
、
machine-learning
、
matlab
、
dimensionality-reduction
我试图用Matlab工具箱对一组图像的
维
数进行
降
维
。问题是:我对
降
维
知之甚少。因此,我尝试了每一个尝试和错误,将数据集传递给
函数
。到目前为止,我已经尝试了6次,PCA返回了一个复数矩阵。
浏览 3
提问于2012-05-07
得票数 4
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1
回答
如何迭代一个n
维
数组
,但只能通过相邻的元素进行迭代?
python
、
arrays
、
python-3.x
、
loops
、
iterator
基本上,我有一个n
维
数组
,我想遍历它的元素,但是迭代器只能去一个相邻的元素。例如,像这样(用2D
数组
)-现在,我可以想出一种用2D
数组
来完成这个任务的方法--例如(通过编辑
数组
本身),但我想不出任何n
维
数组
都可以以这种方式循环通过。
浏览 1
提问于2020-11-09
得票数 0
1
回答
在特征聚集
维
数
降
维
中,亲和力=“预计算”是什么意思?
scikit-learn
、
feature-extraction
、
feature-selection
、
dimensionality-reduction
在特征聚
维
降
维
中,亲和力=“预先计算”意味着什么?它是如何使用的?但是,我不知道这个“预算法”实际上意味着什么,我是否必须为特征聚集算法提供“预先计算”的内容?“预先计算”究竟是什么意思?除了原始数据预处理(缩放),numpy
数组
之外,我没有传递任何其他内容。在进行特征聚类的fit_transform后,将结果传递给Birch聚类算法,得到了比其他相似点更好的结果。结果与PCA相似,但内存消耗开销要低得多,所以我会使用特征聚集作为
降
维
,但我担心我做错了吗?
浏览 0
提问于2018-09-27
得票数 2
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1
回答
在python中使用spearman的rho
python
、
python-3.x
、
scipy
、
correlation
、
dimensionality-reduction
我正在尝试计算spearman rho来评估3种非线性
降
维
技术。因此,我使用scipy.stats.stats.spearmanr(features,comp),其中特征是特征集的原始矩阵,组件是comp通过
降
维
技术生成的矩阵。我使用了错误的
函数
来误解文献,好吗?任何帮助都将不胜感激!
浏览 40
提问于2021-10-24
得票数 0
2
回答
使用Python SciKit学习多通道时间序列列表的随机森林回归
python
、
arrays
、
scikit-learn
、
time-series
、
random-forest
但是,我不能,因为它需要一个2D
数组
。现在我正在考虑迭代3D
数组
来创建一个2D
数组
。对于特征,2D阵列将是7列(每个通道一列),每列的每一行包含作为列表或序列的时间序列数据。 关于如何重新组织这些数据,还有其他想法吗?
浏览 4
提问于2018-06-08
得票数 0
1
回答
利用MLP进行特征提取和
降
维
python
、
tensorflow
、
keras
、
pytorch
、
mlp
我试图建立一个使用MLP进行特征提取和
降
维
的模型。该模型可将204个维度的数据转换为80个维度。拟议的模式如下: A 512
维
稠密层,输入原始数据(204
维
)A 256
维
密度层,输入512个
维
80
维
密度层,输入256个
维
。我的问题是:在训练MLP时,我应该设置什么损失
函数
?MSE损失可以吗,还是我应该使用其他损失
函数
?谢谢!
浏览 8
提问于2021-12-11
得票数 1
1
回答
逻辑
数组
的
降
维
matlab
、
pca
、
dimension-reduction
度量基本上由对应于相应位置的位值的1和0组成的
数组
组成:因此,对于这5种装置中的每一种: 我在t1点和t2点随机抽取了t1测量值。我准备一个
数组
作为pca()的输入,其中包含m*n列(m< 32768;它是所有观察到的比特的子集,因为原始数据对于pca来说可能太大了)和4行(每个设备有一行)。我还修改了输入数据,以完成P
浏览 4
提问于2014-11-13
得票数 1
1
回答
sortKeyMappingFunction是如何在DolphinDB中工作的?
dolphindb
正如我从DolphinDB帮助中了解到的那样,
函数
createPartitionedTable的参数sortKeyMappingFunction用于降低排序键的维度。我想知道何时以及为什么需要
降
维
?
浏览 7
提问于2022-08-31
得票数 0
3
回答
php
-图像
降
维
算法
php
、
performance
、
image
、
image-scaling
我有一个
php
脚本,我想在div中显示一些图像,但是关于最大宽度和最大高度有一些限制。
浏览 0
提问于2011-05-09
得票数 1
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1
回答
创建
数组
2
降
维
arrays
、
c
我在循环中混淆了使用递减和
数组
2
维
谁没有打印出真正的程序。输入:输出:2.00 1.00 0.67 0.504.00 2.00它是使用double还是int的
数组
浏览 1
提问于2020-11-03
得票数 0
1
回答
如何评价
降
维
技术?
matlab
、
binary
、
dimensionality-reduction
有没有更合适的/有条理的/启发式的/正式的方法来测试我使用的
降
维
技术的适用性?
浏览 2
提问于2013-07-30
得票数 4
1
回答
在julia中将字典转化为矩阵
arrays
、
dictionary
、
type-conversion
、
julia
我试着进行
降
维
,我得到了一个:试图在上面应用umap。虽然umap只能接受抽象矩阵,所以我做了collect(d),但是dict被转换成向量,而不是
数组
。 如何正确地转换它以成功应用umap
浏览 1
提问于2022-05-13
得票数 1
2
回答
含缺失值的分类数据
降
维
python
、
r
、
statistics
没有先验理论来选择模型的规格,因此在进行回归之前,关键任务之一是
降
维
。虽然我知道几种连续变量
降
维
的方法,但我不知道关于分类数据的类似静态文献(除了,作为对应分析的一部分,这基本上是频率表上主成分分析的一种变化)。对于分类数据的
降
维和稳健的计算是否有一个很好的统计参考(我认为第一个问题是估算,然后是
降
维
)? 这与上述问题的实施有关。我以前广泛地使用了R,并且倾向于对连续变量大量使用transcan和impute
函数
,并使用一种树方法的变化来计算范畴值
浏览 8
提问于2010-05-14
得票数 24
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1
回答
如何在Halide中处理多维数据
halide
我知道它是一个明确的图像处理框架,但是有没有一种方法可以在它中处理多维
数组
(> 3D ),而不需要执行任何复杂的步骤,比如
降
维
或在低维空间中分离数学方程? 谢谢,卡纳吉特
浏览 2
提问于2016-06-29
得票数 0
4
回答
PHP
降
函数
php
、
for-loop
我想把降序结果的"for“
函数
。示例:--我有以下代码:$field[1] = "Field 1"; // 1$field[3] = "Field 3"; // 3 $field[4] = "
浏览 12
提问于2012-12-09
得票数 0
回答已采纳
2
回答
与Orange GUI相关的
函数
orange
首先,我想知道是否有任何搜索
函数
,以便我可以搜索列是否包含特定的单词。 第二,Orange有
降
维
功能吗?
浏览 0
提问于2018-09-08
得票数 0
1
回答
如何从图形中提取有用的特征?
matlab
、
computer-vision
、
signal-processing
、
fft
、
data-mining
事情是这样的: 我有一些图形,如上面的图片,我试图将它们分类为不同的种类,这样就可以识别字符的形状,下面是我所做的: S后的二
维
快速傅立叶变换二
维
FFT后的t 我发现在FFT之后,同一个字母共享相同的幅值图,我想使用这个特性来对这些字母进行聚类。但是有一个问题:我希望感兴趣的特征可以在二
维
平面上呈现,也就是以(x,y)的形式,但是这里的特征实际上是一个图,大约有600*400元素,我知道我唯一感兴趣的是图
浏览 2
提问于2013-04-08
得票数 1
1
回答
为什么推荐使用to来减少到2-3次方,而不是更高的dim?
machine-learning
、
visualization
、
dimensionality-reduction
、
tsne
根据wiki的说法,重新开始使用T-SNE映射到二
维
.如果我们想要减少功能的数量(即从30个特性减少到5个dims),那么是否建议使用T-SNE来实现呢?还是我们应该使用其他的
降
维
算法?
浏览 0
提问于2021-06-22
得票数 7
回答已采纳
2
回答
高
维
数据:知道什么是有用的技术?
machine-learning
、
statistics
、
dimensionality-reduction
由于各种维度诅咒的存在,许多常用的预测技术对高
维
数据的精度和速度都会降低。帮助有效处理高
维
数据的一些最有用的技术/技巧/启发式方法是什么?例如,高
维
数据
降
维
最有用的技术是什么?
浏览 0
提问于2015-01-25
得票数 17
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