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  • 使用Python进行数据降维|线性降维

    前言为什么要进行数据降维?降维方法分为线性和非线性降维,非线性降维又分为基于核函数和基于特征值的方法(流形学习),代表算法有线性降维方法:PCA ICA LDA LFA基于核的非线性降维方法KPCA KFDA流形学习:ISOMAPLLE LE LPP本文主要对线性降维方法中的PCA、ICA、LDA的Python实现进行讲解。请注意本文将不对各种数据降维方法的原理与理论推导过程做过多的讲解,旨在用尽可能少的语言说清楚以及如何用Python实现,先实现再理解,并在读完代码之后自行查阅相关文献理解其不同的思想。LDA是为了使得降维后的数据点尽可能地容易被区分!?与PCA比较PCA为无监督降维,LDA为有监督降维LDA降维最多降到类别数K-1的维数,PCA没有这个限制。
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  • 如何给列表降维?sum()函数的妙用

    上个月,学习群里的 S 同学问了个题目,大意可理解为列表降维 ,例子如下: oldlist = , ] # 想得到结果:newlist = 原始数据是一个二维列表,目的是获取该列表中所有元素的具体值。从抽象一点的角度来理解,也可看作是列表解压或者列表降维。 这个问题并不难,但是,怎么写才比较优雅呢?然而,如果原列表有很多子列表,则这个方法就会变得繁琐了。 我们把原问题升级一下:一个二维列表包含 n 个一维列表元素,如何优雅地把这些子列表拼成一个新的一维列表?在上例中,执行效果是 oldlist 中的子列表逐一与第二个参数相加,而列表的加法相当于 extend 操作,所以最终结果是由 公众号【Python猫】, 专注Python技术、数据科学和深度学习,力图创造一个有趣又有用的学习分享平台本号连载优质的系列文章,有喵星哲学猫系列、Python进阶系列、好书推荐系列、优质英文推荐与翻译等等,欢迎关注哦。PS:后台回复“爱学习”,免费获得一份学习大礼包。
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    上个月,学习群里的 S 同学问了个题目,大意可理解为列表降维 ,例子如下:oldlist = , ] # 想得到结果:newlist = 原始数据是一个二维列表,目的是获取该列表中所有元素的具体值。从抽象一点的角度来理解,也可看作是列表解压或者列表降维。这个问题并不难,但是,怎么写才比较优雅呢?然而,如果原列表有很多子列表,则这个方法就会变得繁琐了。我们把原问题升级一下:一个二维列表包含 n 个一维列表元素,如何优雅地把这些子列表拼成一个新的一维列表?浮点数的计算是个难题,我曾转载过一篇《如何在 Python 里面精确四舍五入?》,对此有精彩分析。不经意间,sum() 函数的注意事项,竟把 Python 其它的进阶内容都联系起来了。小小的函数,竟成为学习之路上的一个枢纽。
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  • sum() 函数性能堪忧,列表降维有何良方?​

    Python 的内置函数 sum() 可以接收两个参数,当第一个参数是二维列表,第二个参数是一维列表的时候,它可以实现列表降维的效果。在上一篇《如何给列表降维?那篇文章发布后,猫哥收到了一些很有价值的反馈,不仅在知识面上获得了扩充,在思维能力上也得到了一些启发,因此,我决定再写一篇文章,继续跟大家聊聊 sum() 函数以及列表降维。是的,sum() 函数做列表降维有奇效,但它性能堪忧,并不是最好的选择。因此,本文想继续探讨的话题是:(1)sum() 函数的性能到底差多少,为什么会差?(2)既然 sum() 不是最好的列表降维方法,那是否有什么替代方案呢?我最后总结一下吧:sum() 函数采用的是非就地修改的相加方式,用作列表降维时,随着数据量增大,其性能将是二次方程式的剧增,所以说是性能堪忧;而 reduce 结合 iconcat 的方法,才是大数据量时的最佳方案
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  • 云点播

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  • 基于 Python 的 11 种经典数据降维算法

    网上关于各种降维算法的资料参差不齐,同时大部分不提供源代码。这里有个 GitHub 项目整理了使用 Python 实现了 11 种经典的数据抽取(数据降维)算法,包括:PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE 等,并附有相关资料、展示效果;非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴为什么要进行数据降维?所谓降维,即用一组个数为 d 的向量 Zi 来代表个数为 D 的向量 Xi 所包含的有用信息,其中 d
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  • R语言实现UMAP降维模型

    UMAP算法被认为是与t-SNE相似的原理,都是将高维概率分布映射到低维空间的算法,从而做到降维的效果。主要基于流形理论和拓扑算法的理论,对高维数据进行降维,从而形成其他分类模型的输入特征。然后在使其降维到低维的分布结构,从而达到聚类以及特征提取的效果,可以用图来表示:?接下来我么看下在R语言是如何实现UMAP的算法的。它有有一个默认的配置列表:?其中参数的意义:n_neighbors:确定相邻点的数量,通常其设置在2-100之间。n_components:降维的维数大小,默认是2,其范围最好也在2-100之间。set_op_mix_ratio:设置降维过程中,各特征的结合方式,值0-1。0代表取交集,1代表取合集;中间就是比例。其实就是基于前面计算的参数,将新的数据与原始数据合并,然后计算出新的降维结果,看是否可以和元模型一样。
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  • Python机器学习数据降维及其可视化

    一般来说用于挖掘的数据信息都是多维的,而目前数据可视化一般为二维或者三维的,要想对高维数据可视化必须进行降维。降维是指使用特征选择或特征提取等方法在数据信息不丢失的情况下减少要素集中特征总数。我们采用的是mnist数据集作为例子,通过降维可视化结果来直观理解不同降维方法的差异。T-SNET-SNE是一种非线性降维方法,非常适用于高维数据降维到 2 维或者 3 维进行可视化。其算法有SNE改进得到,具体原理可自行学习。?局部线性嵌入(LLE)LLE属于流行学习的一种,和传统的PCA,LDA等关注样本方差的降维方法相比,LLE关注于降维时保持样本局部的线性特征,由于LLE在降维时保持了样本的局部特征。?参考原文https:towardsdatascience.comdimensionality-reduction-toolbox-in-python-9a18995927cd深度学习与Python,专注于深度学习
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  • 降维技术

    常见的几种降维方案缺失值比率 (Missing Values Ratio)该方法的是基于包含太多缺失值的数据列包含有用信息的可能性较少。因此,可以将数据列缺失值大于某个阈值的列去掉。阈值越高,降维方法更为积极,即降维越少。低方差滤波 (Low Variance Filter)与上个方法相似,该方法假设数据列变化非常小的列包含的信息量少。因此,所有的数据列方差小的列被移除。一种常用的降维方法是对目标属性产生许多巨大的树,然后根据对每个属性的统计结果找到信息量最大的特征子集。例如,我们能够对一个非常巨大的数据集生成非常层次非常浅的树,每颗树只训练一小部分属性。降维时仅保存前 m(m < n) 个主成分即可保持最大的数据信息量。需要注意的是主成分变换对正交向量的尺度敏感。数据在变换前需要进行归一化处理。每次降维操作,采用 n-1 个特征对分类器训练 n 次,得到新的 n 个分类器。将新分类器中错分率变化最小的分类器所用的 n-1 维特征作为降维后的特征集。
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  • 10种常用降维算法源代码(python)

    最近发现一位同学整理了一些经典的降维算法,并用python实现常见降维算法的代码,特此推荐。
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  • MLK | 机器学习的降维打击

    IndexPCA降维算法内积与投影基与基变换方差协方差协方差矩阵协方差矩阵对角化PCA算法步骤PCA实例PCA的Python操作LDA降维算法LDA介绍LDA的优缺点LDA的Python操作?PCA降维算法PCA(Principal Components Analysis),即主成分分析,是降维操作中最经典的方法,它是一种线性的、无监督、全局性的降维算法,旨在找到数据中的主要成分,提取主成分从而达到降维的目的Python操作# 使用sklearn进行PCA降维import numpy as npfrom sklearn.decomposition import PCAX = np.array(, , , ,LDA算法既可以用来降维,又可以用来分类,但是目前来说,主要还是用于降维。在我们进行图像识别图像识别相关的数据分析时,LDA是一个有力的工具。缺点:1)LDA不适合对非高斯分布样本进行降维,PCA也有这个问题。2)LDA降维最多降到类别数k-1的维数,如果我们降维的维度大于k-1,则不能使用LDA。
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  • 10 种常用的降维算法源代码(python)

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  • 对象存储

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  • 10 种常用的降维算法源代码(python)

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  • 降维方法知多少?

    由于主分量分析与线性判别分析的动机不同,前者着眼于降维数据对原有高维数据保真度的优化,而后者更关心降维数据对不同类数据判别性的优化。图2 典型相关分析示意图近年发展起来的降维方法主要是:基于核的非线性降维、两维化和张量降维、流形学习与局部化降维以及半监督降维。4.半监督降维 根据是否利用了监督信息,可把降维分成监督降维和无监督降维两大类。前者是指降维中利用了样本的类别信息,适用于样本有标记情形;后者是指降维中不需利用样本的类别信息,样本没有标记时也可用。总结和展望 本文简略地回顾了应用于机器学习和数据挖掘等相关领域的降维方法,介绍了主分量分析、线性判别分析和典型相关分析等经典降维算法,对当前降维研究中基于核的非线性降维、两维化和张量降维、流形学习和局部化降维以及半监督降维进行了介绍和分析在对降维算法进行评价时, 又用降维后数据在学习器上的精度来衡量。由此导致两个既有趣又值得深入思考的问题:一是除了通过降维后数据在后续学习器上的精度来评价降维方法之外,是否还有其它方式?
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