第一个主成分是空间中的一个轴,其方向是使得数据3 张煜东,等:降维技术与方法综述 在该轴的映射具有最大方差。 第二个主成分是空间中的另一个轴且必须垂直于第一个主成分,其方向是使得数据在其上的投影必须具有最大方差。 如此依次生成所有的主成分。 显然,PCA 可视作一种坐标变换技术,最终得到的新坐标空间...
为了更好地对数据实现降维,讨论了特征选择与特征变换两种技术.对于特征选择,按照特征子集的形成方法可分为穷举法,启发式方法,随机方法,智能优化方法等;按照评价函数的类别可分为筛选式,封装式,嵌入式.对于特征变换,传统的方法采用线性降维方法,主要有非负矩阵分解,因子分析,主成份分析,奇异值分解,独立成分分析等;目前...
结合图像检索与异常检测的隐写检测技术研究 (1)将相关降维方法与基本异常检测方法相结合;(2)采用适用于高维特征的异常检测方法.实验结果表明,与传统的无监督异常检测方法相比,所提方法有效地提高了富模型特征... 徐琛 - 战略支援部队信息工程大学 被引量: 0发表: 2016年 高维索引机制中的降维方法综述 全面总结了现...
降维技术与方法综述
降维技术与方法综述_张煜东
降维技术与方法综述 张煜东,霍元铠,吴乐南,董正超 (1.哥仑比亚大学精神病学系脑成像实验室,纽约纽约州10032; 2.东南大学信息科学与工程学院,南京210096) 摘要:为了更好地对数据实现降维,讨论了特征选择与特征变换两种技术.对于特征选择,按照特征子集的形成 ...
降维技术与方法综述 来自 掌桥科研 喜欢 0 阅读量: 293 摘要: 为了更好地对数据实现降维,讨论了特征选择与特征变换两种技术.对于特征选择,按照特征子集的形成方法可分为穷举法,启发式方法,随机方法,智能优化方法等;按照评价函数的类别可分为筛选式,封装式,嵌入式.对于特征变换,传统的方法采用线性降维方法,主要有...
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