非负矩阵分解(NMF)是一种基于线性代数的降维技术,它将原始数据分解为非负的基向量和系数矩阵的乘积。NMF的优点是可以处理非线性相关性较强的数据,但缺点是需要对数据进行非负性约束,且容易受到初始值的影响。 t-SNE t-SNE是一种基于概率的降维技术,它通过保留数据点之间的相似度来实现降维。t-SNE通过计算高维空...
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...
降维技术与方法综述
综述了基于数据降维技术的故障检测,故障诊断和软测量建模方法在废水处理过程中的应用,归纳了高维数据降维的方法与类别,提出了数据降维方法在废水处理过程应用中存在的... 马小博,刘鸿斌 - 《造纸科学与技术》 被引量: 0发表: 2022年 基于慢特征分析的回转窑图像处理与工况识别方法 工业中图像处理技术的分析综述上,...
降维技术与方法综述_张煜东
这篇综述讨论了如何通过多种降维技术揭示认知科学中的潜在表征空间,并探讨了选择适合研究目标的嵌入算法时需要考虑的关键因素。文中对如下几个方面进行了论述:Ⅰ. 认知科学为什么需要多维空间;Ⅱ. 可观测数据映射到潜在空间产生了什么变化;Ⅲ. 选择嵌入算法时需要考虑的关键因素;...
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,嵌人 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, ...
降维技术与方法综述
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...
降维技术与方法综述_张煜东