拟合PCA模型前要先选择约简维数,即主成分个数,有两种常用方法:1. 参考相关文献的研究成果;2. 从相关系数矩阵获得启发。 fromsklearn.decompositionimportPCA# 选择主成分个数,这里选择2pca=PCA(n_components=2)res=pca.fit_transform(iris_df)print("original shape: ",iris_df.shape)print("transformed shape:...
维数约简方法 还有一种方法叫线性判别分析(LDA)。这个LDA有点像给数据“打分排名”。它主要是在有类别标签的数据上发挥作用。比如说,你要把城市居民分成高收入群体和低收入群体,LDA就会找到一个方向,让不同类别的数据在这个方向上分得最开,同一类别的数据靠得最近。就好像你在给一群学生按成绩排名,LDA能帮你...
只保留有意义的特征不仅可以使数据集易于管理,而且可以使预测结果不受数据中噪声的影响,预测精度更好。 维数约简 消除输入数据集的某些特征,创建一个有限特征的数据集(包含所有需要的信息),以更有效的方式预测目标变量。 注:多维数组约简算法的一个主要假设:数据包含加性高斯白噪声。(加性高斯白噪声可以从我们的数...
要基于高维数据集预测未知响应变量，更一般和合理的办法是在约简的同时考虑响应变量是光滑变化的情况，即研究响应变量属于实值多变量域(real-valued multivariate domain)时的维数约简。本项目将针对现有实值多变量维数约简研究的不足，研究以下五个方向：（1）保持拓扑结构的实值多变量维数约简方法研究；（2）基于非...
数据维数约简是数据处理中的关键步骤，它将复杂数据集中的冗余或无关特征降低，以提高模型的效率和解释性。维数约简方法主要分为两类：线性维数约简和非线性维数约简。线性维数约简方法包括但不限于：主成分分析（PCA），它通过找到数据的主要方向来减少维度。独立成分分析（ICA），聚焦于揭示数据的独立...
在机器学习的世界中，维数约简，或者我们通常所说的降维，是一项不可或缺的技术。它是一种策略，旨在处理高维数据，特别是当数据库X处于n维空间时，而我们试图通过巧妙的手段将其简化。设想一下，n维空间的维度远大于实际需要，比如n远大于m。目标是通过特征提取或者特征选择的方法，将这个复杂的高维空间...
高维数据的维数约简技术是当今计算机科学、机器学习等领域的热门研究问题之一，具有广泛的发展前景。本书在对已有维数约简方法进行分析和总结的基础上，从特征提取和特征选择两个方面提出五种新的维数约简方法，并以人脸图像和微阵列数据分析等问题为例，通过与目前较流行的维数约简方法对比，验证了所提出方法的性能。...
维数约简可以定义为从原始高维数据集中提取低维特征表示的过程。它的重要性在于能够帮助我们识别数据中的模式和结构,同时去除噪声和冗余信息。在物联网数据分析中,维数约简有助于提高模型的泛化能力,减少计算资源的消耗,并加快数据处理速度。 1.2 维数约简的类型 维数约简技术主要分为两大类:线性维数约简和非线性维...
拟合PCA模型前要先选择约简维数,即主成分个数,为简单起见先选择5。 # 创建PCA对象,声明主成分个数pca=PCA(n_components=5)# 拟合数据res=pca.fit_transform(X)print("original shape: ",X.shape)print("transformed shape: ",res.shape)originalshape:(1000,50)transformedshape:(1000,5) ...