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Linux
主成分分析
每天一个数据分析题(一百五十九)
主成分分析
(PCA)不适宜单独用于哪种情况?
紫色沙
·
2024-02-20 13:16
数据分析题库
数据分析
数据挖掘
多元统计分析课程论文-聚类效果评价
UnsupervisedLearningonCountryData(kaggle.com)代码参考:Clustering:PCA|K-Means-DBSCAN-Hierarchical||Kaggle基于特征合成降维和
主成分分析
法降维的国家数据集聚类效果评价目录
talle2021
·
2024-02-19 11:45
数据分析
机器学习
聚类
数据挖掘
机器学习
Spark编程实验六:Spark机器学习库MLlib编程
目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、数据导入2、进行
主成分分析
(PCA)3、训练分类模型并预测居民收入4、超参数调优四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握基本的MLLib编程方法
Francek Chen
·
2024-02-14 14:48
Spark编程基础
spark
mllib
大数据
机器学习
算法
单细胞数据分析之PCA再认识与ScaleData函数
我们首先再认识一下PCA数据做PCA分析的前提是1、
主成分分析
认为主元之间彼此正交,样本呈高斯分布;2、
主成分分析
假设源信号间彼此非相关;那么这里我们需要讨论一下,我们的单细胞或者空间转录组数据是呈现高斯分布的么
单细胞空间交响乐
·
2024-02-14 04:18
机器学习入门--
主成分分析
原理与实践
主成分分析
主成分分析
(PrincipalComponentAnalysis,简称PCA)是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间,从而提取出数据中最重要的特征。
Dr.Cup
·
2024-02-13 13:06
机器学习入门
机器学习
概率论
人工智能
R数据分析:
主成分分析
及可视化
isausefultechniqueforexploratorydataanalysis,allowingyoutobettervisualizethevariationpresentinadatasetwithmanyvariables.
主成分分析
是一个常见的降维
Codewar
·
2024-02-13 13:56
《统计学简易速速上手小册》第6章:多变量数据分析(2024 最新版)
文章目录6.1
主成分分析
(PCA)6.1.1基础知识6.1.2主要案例:客户细分6.1.3拓展案例1:面部识别6.1.4拓展案例2:基因数据分析6.2聚类分析6.2.1基础知识6.2.2主要案例:市场细分
江帅帅
·
2024-02-12 11:56
《统计学简易速速上手小册》
数据分析
数据挖掘
机器学习
统计学
概率论
web3
人工智能
微软和苏黎世联邦理工学院开源SliceGPT创新压缩技术节省大量部署资源;OpenAI成立儿童安全团队,防AI误用
SliceGPT利用
主成分分析
和正交矩阵变换实现了计算不变性,通过切片操作将模型的参数体量压缩了25%左右,同时保持了高质量的生成任务性能。SliceGPT的技术特点包括简单高效、保持性能、
go2coding
·
2024-02-12 06:43
AI日报
microsoft
安全
人工智能
【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记
计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记无监督学习聚类K-means降维线性降维
主成分分析
非线性降维自编码特征学习密度估计贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类密度估计参考密度估计分类显示的密度估计
暖焱
·
2024-02-11 02:14
#
深度学习
计算机视觉
机器学习
数据处理方法—— 7 种数据降维操作 !!
文章目录数据降维1.
主成分分析
(PCA)2.线性判别分析(LDA)3.t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)4.局部线性嵌入(LLE)5.多维缩放(MDS)6.奇异值分解(SVD)7.自动编码器(Autoencoders
JOYCE_Leo16
·
2024-02-10 06:13
Python
数据降维
python
数据处理
MATLAB实现偏最小二乘回归(PLSR)数学建模算法
它结合了
主成分分析
和多元线性回归的特点,旨在降低预测模型中的自变量之间的共线性,并通过捕捉自变量和因变量之间的主要关系来建立模型。
AI Dog
·
2024-02-10 06:29
数学建模\MATLAB
算法
matlab
回归
数学建模
数据挖掘
特征工程:特征提取和降维-上
目录一、前言二、正文Ⅰ.
主成分分析
Ⅱ.核
主成分分析
三、结语一、前言前面介绍的特征选择方法获得的特征,是从原始数据中抽取出来的,并没有对数据进行变换。
林浩杨
·
2024-02-09 00:01
数据探索与可视化
机器学习
人工智能
机器学习
算法
python
数据分析
图像聚类
(1)利用
主成分分析
后选取主成分利用k-means算法进行聚类(2)提取图像的灰度直方图,利用直方图作为特征向量聚类。
顽皮的石头7788121
·
2024-02-08 12:34
每天一个数据分析题(一百五十七)
当对多个连续型变量进行
主成分分析
(PCA)以降维并且简化数据时,以下哪项原则通常被用来决定应当保留多少个主成分?A.保留的主成分个数应当使得累积方差解释比例至少达到50%。
紫色沙
·
2024-02-08 09:53
数据分析题库
数据分析
数据挖掘
每天一个数据分析题(一百五十六)
A.
主成分分析
适用于可解释性较强的预测模型,因为它减少了变量间的相关性。B.变量聚类旨在通过保留所有变量来减少信息损失,适合于所有类型的数据模型。
紫色沙
·
2024-02-08 09:51
数据分析题库
数据分析
数据挖掘
【光伏功率预测】基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型(Matlab代码实现)
本文提出一种经验模态分解(EMD)、
主成分分析
(PCA)和长短期记忆神经网络(LSTM)
程序猿鑫
·
2024-02-07 18:28
matlab
lstm
开发语言
scanpy 教程 1:预处理和聚类 3k PBMCs
推荐先按顺序阅读往期内容:文献篇:1.文献阅读:SCANPY:大规模单细胞基因表达数据分析2.文献阅读:scverse项目为单细胞组学数据分析提供了计算生态系统目录1预处理2
主成分分析
3计算邻域图4嵌入邻域图
Tiger Z
·
2024-02-07 03:02
程序人生
【机器学习与自然语言处理】预训练 Pre-Training 各种经典方法的概念汇总
概念合集:一】预训练Pre-Training,微调Fine-Tuning及其方法的概念区别前言请看此正文预训练Pre-Training无监督学习unsupervisedlearning概念:标签PCA
主成分分析
溢流眼泪
·
2024-02-06 07:18
【科研】
机器学习
自然语言处理
人工智能
2024数学建模美赛B题参考思路+代码+论文
在此背景下,本文主要研究了在大雾情况下能见度主要影响因素和诸多估计方法,对给定数据进行了细致处理,并综合运用
主成分分析
、多元回归分析、预训练模型图像特征提取、随机森林深度学习算法、LSTM神经网络、摄像机标定算法等统计与算法
2024数学建模
·
2024-02-04 11:22
数学建模
2024
代码
美赛
论文
B题
西瓜书学习笔记——核化线性降维(公式推导+举例应用)
在传统的线性降维方法中,例如
主成分分析
(PCA)和线性判别分析(LDA),数据被映射到一个低维线性子空间中。而核化线性降维则通过使用核技巧,将数据映射到一个非线性的低维空间中。
Nie同学
·
2024-02-04 01:13
机器学习
学习
笔记
机器学习
西瓜书学习笔记——
主成分分析
(公式推导+举例应用)
文章目录算法介绍实验分析算法介绍
主成分分析
(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的降维技术,用于在高维数据中发现最重要的特征或主成分。
Nie同学
·
2024-02-04 01:09
机器学习
学习
笔记
机器学习
降维
机器学习_无监督学习之降维
PCA算法最常见的降维算法是
主成分分析
(PrincipalComponentAnalysis,PCA),它是通过正交变换将可
you_are_my_sunshine*
·
2024-02-03 10:35
机器学习
机器学习
学习
人工智能
统计学|Python|
主成分分析
主成分得分系数计算
前言:因为spss不能直接得到主成分得分系数,参考csdn上其他博主写的文章,整理了一下用于计算主成分得分系数的代码
主成分分析
原理先略,后面再补
主成分分析
代码需要用到的库及文件读取,以下以读取csv文件为例
lightteng
·
2024-02-03 10:57
统计学
python
python
开发语言
矩阵
数据分析
主成分分析
PCA、KPCA,贡献度计算,特征降维,散点图,从入门到精通,Matlab程序,一键运行!
主成分分析
(PrincipalCo
预测及优化
·
2024-02-03 09:42
matlab
降维
PCA
KPCA
贡献度
特征选择
2024美赛A题完整思路代码分析:建立竞争机理方程+遗传算法优化
(不限制专业)B题属于较为经典的物理建模(对海洋专业的学生具有优势)C题今年非常难,不同往年的数据分析,不过核心还是特征提取和
主成分分析
(本质是在数据中找到或者构建影响比赛的有效向量),并且需要在其他数据上证明推广
Kerry_6
·
2024-02-03 05:08
数学建模
python
数据分析
算法
【R语言】factoextra生成发表级PCA
主成分分析
图(二)
前面给大家简单介绍了做PCA分析并绘图的R包factoextra☞【R语言】factoextra生成发表级PCA
主成分分析
图(一)主要讲了如何展示样本的
主成分分析
结果,即样本在新的空间中的分布情况,便于查看样本分群的结果
生信交流平台
·
2024-01-30 15:01
5、
主成分分析
(Principal Component Analysis)
文章目录1、简介2、
主成分分析
3、PCA用于特征工程4、示例-1985年的汽车1、简介在上一课中,我们研究了我们的第一个基于模型的特征工程方法:聚类。
AI算法蒋同学
·
2024-01-30 07:15
数据特征工程
Feature
Engineering
机器学习
人工智能
模式识别与机器学习—PCA分析
主成分分析
将高维空间线性投影到一个低维空间,希望在这个低维空间能够表征高维空间中的绝大部分信息,即信息损失最小。
在下雨599
·
2024-01-29 22:45
模式识别复习
机器学习
人工智能
principal components analysis(PCA)
PCA,即
主成分分析
,是一个很常见的降维方法(属于无监督学习),过去看到它总是对它避而远之,今天下定决心把它搞懂。
28fd90f2ac9b
·
2024-01-29 21:20
数据降维方法介绍(九)
第五种方法:核
主成分分析
(KPCA)姓名:何源学号:21011210073学院:通信工程学院转载:KPCA实现【嵌牛导读】核
主成分分析
算法介绍(KPCA)【嵌牛鼻子】KPCA【嵌牛提问】核算法是什么?
科技小白不能再白了
·
2024-01-29 00:00
多元统计分析 Python
主成分分析
PCA
图像分类二值图像(黑白图像):图像像素只有两种元素(黑色、白色),0表示黑色、1表示白色,没有过度灰度图像:图像像素由量化的灰度级来描述图像,没有彩色信息,灰度级分256等,0表示黑色,255表示白色彩色图像(RGB图像):RGB表示红色、绿色和蓝色三色通道,计算机里所有颜色都是按不同比例组成,RGB是图像处理中最基本、最常用、面向硬件的颜色空间的光混合体系降维思想在实际问题中,变量之间可能存在一
Cistanche Herba
·
2024-01-28 07:05
Python
python
sklearn
【深度学习:t-SNE 】T 分布随机邻域嵌入
主成分分析
(PCA)t-分布式随机邻域嵌入(t-SNE)在MNIST数据集上实现PCA和t-SNE结论了解t-SNE的基本原理、与PCA的区别以及如何在MNIST数据集上应用t-SNE在本文中,您将了解到
jcfszxc
·
2024-01-28 07:03
深度学习知识专栏
深度学习
人工智能
主成分分析
(PCA)Python
实际问题研究中,常常遇到多变量问题,变量越多,问题往往越复杂,且各个变量之间往往有联系。于是,我们想到能不能用较少的新变量代替原本较多的旧变量,且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来变量所反映的信息。比如说一件上衣,有身长、袖长、胸围、腰围等等十多个指标,将型号分这么多很麻烦,因此,厂家将十多项指标综合成3项指标,分别反映长度、胖瘦、特殊体型。变量具有相关性,同时就意味着反映的信息有重叠性,主成分
Sanchez·J
·
2024-01-28 07:58
美赛
python
python
人工智能
机器学习
数据特征工程 |
主成分分析
原理及python代码实现
主成分分析
(PCA)是一种统计方法,它通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量,这些变量称为主成分。PCA广泛应用于数据降维、特征抽取、数据压缩等领域。
算法如诗
·
2024-01-28 05:02
数据特征工程(DFE)
python
主成分分析
1、什么是特征工程
你将学习如何:使用互信息确定哪些特征最重要在几个真实世界的问题领域中创造新的特征使用目标编码对高基数分类进行编码使用k-means聚类创建分割特征使用
主成分分析
将数据集的变化分解为特征动手练习将构建一个完整的笔记本
AI算法蒋同学
·
2024-01-28 01:39
数据特征工程
Feature
Engineering
特征工程
数据分析
数据清洗
机器学习
数学建模之数据预处理-------数据异常值的处理
数据集成:把不同类型的数据转换成统一的类型;,即格式的统一化;2.数据规约:包括数据降维,降数据,数据压缩当不同数据相关性很大时,我们采用降维的方法;当数据的相关性很小时,我们采用降数据的方法数据降维的
主成分分析
即
阑梦清川
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2024-01-27 19:03
数学建模
数学建模
12.1
主成分分析
原理(PCA)
主成分分析
步骤如下:设有条维数据1.将原始数据按列组成行列矩阵;2.将矩阵的每一行进行零均值化;3.求出协方差矩阵;4.求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量;5.将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵
YANQ662
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2024-01-27 15:12
人工智能
算法
看书标记【R语言数据分析项目精解:理论、方法、实战 6】
变量相关性1.定类变量和定类变量2.定序变量与定类变量3.定距(连续型)变量与定距变量4.定类变量与定序变量6.2.2变量筛选1.基于变量距离的层次聚类2.基于变量距离的模糊聚类6.2.3变量降维1.
主成分分析
小胡涂记
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2024-01-27 07:49
R语言资料实现
r语言
数据分析
开发语言
原理+代码|Python 基于
主成分分析
的客户信贷评级实战(附源数据)
变量压缩的方法非常多,但百法不离其中,其实最根本的都是「
主成分分析
」(PrimaryComp
Raiders_心理学
·
2024-01-27 02:24
Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step3特征选择
Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step3特征选择这里特征选择我采用了三种方法,基于方差阈值,
主成分分析
和ExtraTreesClassifier这三种方法进行特征选择,最后通过比较同一个模型的准确率和召回率来确定最后的一些特征
m0_51876286
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2024-01-26 20:15
机器学习
人工智能
算法
python
机器学习笔记02:特征工程
2.数据的特征抽取:1.字典特征抽取:2.文本特征抽取:3.tf-df分析问题3.特征预处理1.特征处理的方法:1.数值型数据:标准缩放:2.类别型数据:3.事件类型:4.数据降维:1.特征选择:2.
主成分分析
fafagege11520
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2024-01-25 09:12
机器学习
机器学习
第四十周:文献阅读+GAN
目录摘要Abstract文献阅读:结合小波变换和
主成分分析
的长短期记忆神经网络深度学习在城市日需水量预测中的应用现有问题创新点方法论PCA(主要成分分析法)DWT(离散小波变换)DWT-PCA-LSTM
m0_66015895
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2024-01-22 09:42
生成对抗网络
人工智能
神经网络
HNU-数据挖掘-实验2-数据降维与可视化
void202108010XXX文章目录数据挖掘课程实验实验2数据降维与可视化实验背景实验目标实验数据集说明实验参考步骤实验过程1.对数据进行初步降维2.使用无监督数据降维方法,比如PCA,ICA、UMap等进行降维(1)
主成分分析
甘晴void
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2024-01-22 06:31
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【专选】数据挖掘
数据挖掘
人工智能
数学建模——经典美赛O奖论文65123研读
65123论文解读一、原题目概述二、论文处理三、论文写作三.数学模型方法部分Ⅰ.K-Means聚类分析Ⅱ.
主成分分析
PCA方法步骤:Ⅲ.模糊评价Ⅳ.熵权法一、原题目概述这是美赛2017E题优秀论文。
清上尘
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2024-01-21 17:25
数学建模
算法
04高通量测序-R实现
主成分分析
R实现
主成分分析
如何使用prcomp()函数来做PCA如何使用基础图形和ggplot2绘制PCA图如何确定每个主成分占多少变动如何检查载荷得分(LoadingScores),以确定哪些变量对图表有最大的影响
不到7不改名
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2024-01-21 12:35
MCM备赛笔记——PCA
主成分分析
法
KeyConcept
主成分分析
(PCA,PrincipalComponentAnalysis)是一种统计方法,它通过线性变换将多维数据变换到新的坐标系统中,使得这一数据的任何投影的第一大方差出现在第一个坐标
我我我想出去玩
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2024-01-21 10:48
数学建模
笔记
数学建模
PCA
机器学习-决策树-异常检测-
主成分分析
决策树(DecisionTree)一种对实例进行分类的树形结构,通过多层判断区分目标所属类别本质:通过多层判断,从训练数据集中归纳出一组分类规则优点:计算量小,运算速度快易于理解,可清晰查看个属性的重要性缺点:忽略属性间的相关性样本类别分布不均匀时,容易影响模型表现决策树求解问题核心:特征选择,每一个节点,应该选用哪个特征三种求解方法:ID3C4.5CARTID3:利用信息熵原理选择信息增益最大的
小旺不正经
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2024-01-21 08:02
人工智能
机器学习
决策树
人工智能
主成分分析
\2.28
主成分分析
(PCA)一、概念
主成分分析
是一种数学降维方法,将原来众多具有关联性变量重新组合为一组新的相互间无关系的综合变量来代替原来的变量。
浅墨\
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2024-01-21 07:52
数学建模
数据分析
好钢用在刀刃上:降维学习
主成分分析
利用正交变换将可能存在相关性的原始属性转换成一组线性无关的新属性,并通过选择重要的新属性实现降维;
主成分分析
的解满足最大方差和最小均方法两类约束条件,因而具有最大可分性和最近重构性;特征选择则是选取原始特征中的一个子集用于学习任务
编程回忆录
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2024-01-20 20:50
哲哲的ML笔记(三十:
主成分分析
PCA)
PCA基本概念PCA:PrincipalComponentAnalysis,
主成分分析
非常普遍的降维算法要做的是找到一个方向向量,当我们把所有的数据都投射到该向量上时,我们希望投射平均均方误差能尽可能地小
沿哲
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2024-01-20 13:36
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