高维数据增加了运算的难度,维度越高算法搜索难度越大,同时特征的增加降低了算法的泛化能力,因此我们需要对数据进行降维,也就是把训练数据中的样本实例从高维空间转换到低维空间。虽然降维会丢失一些数据,但可以增加数据的可读性,减少冗余特征,发掘数据有意义的结构,同时也可以方便我们实现数据的可视化。 有很多种算法可以
计算复杂度急剧上升:高维数据增加了计算距离、概率密度等操作的复杂度,导致模型训练和推理变慢。 数据稀疏性问题:随着维度增加,数据点在高维空间中变得稀疏,影响模型的泛化能力。 可视化困难:高维数据无法直观展示,难以分析数据的分布情况。 1...
高维数据降维是指采取某种映射方法,降低随机变量的数量。例如将数据点从高维空间映射到低维空间中,从而实现维度减少。降维分为特征选择和特征提取两类,前者是从含有冗余信息以及噪声信息的数据中找出主要变量,后者是去掉原来数据,生成新的变量,可以寻找数据内部的本质结构特征。 简要来说,就是通过对输入的原始数据的特征...
UMAP(统一流形近似与投影)是一种现代降维技术,主要用于高维数据集的可视化。它的用途与t-SNE相似,但通常速度更快且能够处理更大的数据集。UMAP基于保持数据的拓扑结构的原则,通过利用黎曼几何和代数拓扑来近似数据的底层流形。通过捕捉局部和全局结构,它提供了数据簇和关系的全面视图。 UMAP的两个主要步骤 步骤1 创建...
高维数据降维是数据挖掘、机器学习和统计分析中的一个重要步骤,旨在通过减少数据的特征数量来简化模型、提高计算效率并可能提升预测性能。以下是几种常见的高维数据降维方法: 1. 主成分分析(PCA, Principal Component Analysis) 原理:PCA通过将原始数据投影到方差最大的方向上来实现降维。这些方向被称为主成分,它们是原...
数据降维与可视化——t-SNE t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法,但是它的缺点也很明显,比如:占内存大,运行时间长。但是,当我们想要对高维数据进行分类,又不清楚这个数据集有没有很好的可分性(即同类之间间隔小,异类之间间隔大),可以通过t-SNE投影到2维或者3维的空间中观察一下。如果在低维...
PCA与LDA作为人工智能中高维数据降维的常用算法,各有其独特的原理和适用场景。PCA作为无监督学习算法,在数据压缩、特征提取、去噪等领域发挥着重要作用;LDA作为监督学习算法,在分类任务以及需要利用类别信息进行降维的场景中表现卓越。深入理解这两种算法的原理,有助于我们在实际应用中根据数据特点和任务需求,选择最合适的...
降维 的其中一个目的是 数据压缩,数据压缩不仅能够压缩数据,使用较少的计算机内存或磁盘空间,更可以加快我们的学习算法。 降维 能很好的处理 特征冗余,例如:在做工程时,有几个不同的工程队,也许第一个工程队给你二百个特征,第二工程队给你另外三百个......
高维数据降维技术是数据处理领域的重要工具，主要用于解决复杂数据中维度灾难问题，随着数据采集技术发展，图像、文本、生物信息等领域产生的数据维度越来越高，传统方法面临效率低、信息损失大等问题，促使研究者不断开发新方法。传统降维技术分为线性与非线性两类，非线性方法如t-SNE通过概率分布匹配保留局部结构，在...