降维是指通过某种方法将高维数据映射到低维空间,使得数据保持原有的重要特征,同时减少冗余信息。随着机器学习技术的不断发展,各种各样的高维数据降维算法应运而生。 一、PCA 最常用的降维算法是PCA(Principal Component Analysis)。PCA将高维数据投影到低维子空间上,尽量保留原始数据最具有代表性的方差,以此简化数据,...
在机器学习领域，降维技术是一种非常重要的技术。降维技术可以将高维数据转化为低维数据，这样可以减少数据的冗余信息，提高数据处理效率，并且可以更好地可视化数据。本文将从主成分分析到流形学习，对无监督学习中的降维算法进行综述。主成分分析（PCA）主成分分析（PCA）是最常用的降维技术之一。PCA通过线性变换将高维...
在这篇文章中,我们将综述和评估几种常见的高维数据降维算法。 一、主成分分析(PCA) 主成分分析(PCA)是一种最常用的线性降维技术,它可以将高维数据投影到一个低维空间中,并保留最大方差。PCA的主要思想是通过找到方差最大的数据维度,然后再找到与之正交的方差次大的维度,以此类推,直至找到需要的维度。PCA的优点...
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高维数据降维算法综述_景明利 上传人:洞*** IP属地:北京 上传时间:2020-06-22 格式:PDF 页数:5 大小:359.86KB 积分:12 举报 版权申诉 文档简介人人文库> 全部分类> 应用文书 温馨提示1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等....
本文研究基于多视图数据的典型相关分析(Canonical Correlation Analysis, CCA)方法, 介绍加入判别信息的相关分析, 给出相关算法的基本信息及常用的多视图数据集, 在此基础上分析目前多视图降维算法需要解决的问题, 并给出相关研究方向。 1 相关研究 多视图学习可以通过视图间互补信息的融合, 增强单视图方法的鲁棒性提升...
高维数据降维算法综述高维数据降维算法综述 景明利 【摘要】分类介绍了目前具有代表性的数据降维方法,重点阐述了一种新的数据降维方法-压缩感知,在此基础上,分析了各种数据降维算法的优缺点,并对数据降维研究中存在的问题进行了剖析. 【期刊名称】《西安文理学院学报(自然科学版)》 【年(卷),期】2014(017)004 【总...
在机器学习领域,降维技术是一种非常重要的技术。降维技术可以将高维数据转化为低维数据,这样可以减少数据的冗余信息,提高数据处理效率,并且可以更好地可视化数据。本文将从主成分分析到流形学习,对无监督学习中的降维算法进行综述。 主成分分析(PCA) 主成分分析(PCA)是最常用的降维技术之一。PCA通过线性变换将高维数据...
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;Ⅵ. 比较和选择嵌入空间;其中引发我思考...