降维法是指通过某种数学变换将高维数据映射到低维空间中的一组新特征,以达到减少特征维度、保留重要信息、降低计算复杂度等目的的方法。在实际应用中,高维数据往往包含大量的冗余信息和噪声,这些信息会影响模型的性能和训练效率。通过降维,我们可以减少冗余特征的数量,提高数据表达的效率,从而更好地进行数据分析和模型训练...
选择主成分:选择前k个最大的特征值对应的特征向量,形成降维后的数据。 投影数据:将原始数据投影到选定的特征向量上,得到降维后的数据。二、线性判别分析(LDA)LDA是一种监督学习的降维方法,它的目标是找到一个低维度的表示,同时使得同类别的数据点尽可能接近,不同类别的数据点尽可能远离。LDA常用于分类问题中,尤其...
- 维度选择:选择合适的维度是降维的关键问题,需要根据具体任务和数据特点进行选择。 - 参数调节:某些降维方法中有一些参数需要调节,如主成分个数、邻域大小等,需要通过实验或交叉验证选择合适的参数。 - 降维后的分析:降维只是一个预处理步骤,降维后需要进行后续的数据分析和处理。 7. 总结 本文介绍了降维法的原理...
数据降维分为特征选择和特征提取两类。 低方差滤波 如果我们有一个数据集,其中某列的数值基本一致,也就是它的方差非常低,那么这个变量还有价值吗?和上一种方法的思路一致,我们通常认为低方差变量携带的信息量也很少,所以可以把它直接删除。 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...
降维技术一览 数据维度的降低方法主要有两种: 仅保留原始数据集中最相关的变量(特征选择)。 寻找一组较小的新变量,其中每个变量都是输入变量的组合,包含与输入变量基本相同的信息(降维)。 1. 缺失值比率(Missing Value Ratio) 假设你有一个数据集,你第一步会做什么?在构建模型前,对数据进行探索性分析必不可少。
t-SNE 是一种非线性降维技术,试图在高维空间中找到相似数据点的簇,并将它们映射到较低维空间,同时保留数据点的局部结构。 t-SNE的主要步骤如下: 计算高维空间中数据点之间的成对相似度,使用高斯核来测量一个点是另一个点的邻居的概率。 计算低维空间中数据点之间的成对相似度,使用 students-t 分布来测量一个...
一、常见的降维方法 1. LASSO通过参数缩减达到降维的目的(L1正则)。 2. 主成分分析PCA 2.1 PCA推导 2.2 为什么PCA一定是方阵 3. 小波分析 4. 线性判别LDA 5. 拉普拉斯映射 6. 深度学习SparseAutoEncoder 7. LLE局部线性嵌入 一、常见的降维方法 降维方法分为线性核非线性降维,非线性降维又分为基于核...
事实上,在高维情形下 现的数据样本稀疏、 距离计算困 难等问是所有机器学习方法共同面 的严重障碍, 被称为"维数灾难" (curse of dimensionality) . 缓解维数灾难的一个重要途径是降维(dimension reduction) 亦称"维数约简“ ,即通过某种数学变换将原始高维属 性空间转变为 一个低维"子空间" (subspace) ,在这...
降维法 我们既可以使用惩罚方法来应对高维问题,也可以使用降维方法。主成分分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)是最常见的降维算法。 主成分分析 主成分分析是利用降维的思想,在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。通常把转化生成的综合指标称之为...