數(shù)據(jù)降維的 7 種方法，附 Python 代碼
數(shù)據(jù)降維的7種方法詳解
在數(shù)據(jù)處理中，降低維度是一種關(guān)鍵的技術(shù)，它簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)，提升效率，節(jié)省存儲(chǔ)，揭示潛在模式。本文將介紹7種常見(jiàn)的降維方法，包括線性和非線性方法，以及關(guān)注距離關(guān)系的降維策略。
1. 線性降維
- 主成分分析（PCA）: 通過(guò)最大化方差，將數(shù)據(jù)映射到低維子空間，sklearn庫(kù)示例演示了在人臉數(shù)據(jù)上保留關(guān)鍵信息的過(guò)程。
- 獨(dú)立成分分析（ICA）: 用于分離混合信號(hào)，如音頻中的不同說(shuō)話者，GitHub上有相關(guān)示例。
- 線性判別分析（LDA）: 監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通過(guò)優(yōu)化類(lèi)間和類(lèi)內(nèi)距離，適用于分類(lèi)和可視化。
2. 非線性降維
- t-分布鄰域嵌入（t-SNE）: 保持局部結(jié)構(gòu)的可視化工具，適用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在模式。
- 自編碼器（Autoencoder）: 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，用于特征提取和數(shù)據(jù)重建。
- 局部線性嵌入（LLE）: 保持局部線性關(guān)系，用于圖像處理和模式識(shí)別。
3. 保持距離關(guān)系的降維
- 多維縮放（MDS）: 保持?jǐn)?shù)據(jù)點(diǎn)間距離，用于數(shù)據(jù)可視化和相似性分析。
選擇降維方法時(shí)，需考慮數(shù)據(jù)特性和目標(biāo)，如計(jì)算資源、數(shù)據(jù)類(lèi)型和任務(wù)需求。通過(guò)了解和實(shí)踐這些方法，我們可以有效地處理高維數(shù)據(jù)，提升分析效率。
相關(guān)評(píng)說(shuō)：
南靖縣運(yùn)動(dòng)： ______ 原有的遙感數(shù)據(jù)處理算法在處理高光譜數(shù)據(jù)時(shí),常遇到Hughes現(xiàn)象即“維數(shù)禍根“.為了有效地處理數(shù)據(jù),“降維”就成為一個(gè)必然的選擇;“降維”即在盡可能地保留信息的同時(shí),對(duì)波段進(jìn)行壓縮.目前壓縮波段有兩種方法:①?gòu)谋姸嗖ǘ沃羞x擇感興趣的若干波段,或選擇信息量大、相關(guān)性小的若干波段.②利用所有波段,通過(guò)數(shù)學(xué)變換壓縮波段.如主成分分析法(PCA)等.本文主要介紹第一種壓縮方法.
南靖縣運(yùn)動(dòng)： ______ 降維打擊
南靖縣運(yùn)動(dòng)： ______ 因子分析1輸入數(shù)據(jù).2點(diǎn)Analyze 下拉菜單,選Data Reduction 下的Factor .3打開(kāi)Factor Analysis后,將數(shù)據(jù)變量逐個(gè)選中進(jìn)入Variables 對(duì)話框中.4單擊主對(duì)話框中的Descriptive按扭,打開(kāi)Factor Analysis: Descriptives子對(duì)話框,在Statistics...
南靖縣運(yùn)動(dòng)： ______ 糙一點(diǎn)的話相關(guān)分析就可以啦.分析——相關(guān)——雙變量,把變量選進(jìn)去,看相關(guān)性... 變量相關(guān)性越強(qiáng),因子分析效果越好. 通常0.7以上為一般,0.5以下不能接受,就...
南靖縣運(yùn)動(dòng)： ______ PCACOV函數(shù)的輸入?yún)?shù)是數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣,是個(gè)方陣;2、計(jì)算出矩陣對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣,然后調(diào)用PCACOV函數(shù);3、程序里面的特征值是按從大到小的順序排列的,根據(jù)索引,也可以找到對(duì)應(yīng)的特征向量.
南靖縣運(yùn)動(dòng)： ______ 二元logit回歸 1.打開(kāi)數(shù)據(jù),依次點(diǎn)擊:analyse--regression--binarylogistic,打開(kāi)二分回歸對(duì)話框. 2.將因變量和自變量放入格子的列表里,上面的是因變量,下面的是自變量(單變量拉入一個(gè),多因素拉入多個(gè)). 3.設(shè)置回歸方法,這里選擇最...
南靖縣運(yùn)動(dòng)： ______ 潛在語(yǔ)義分析(Latent Semantic Analysis)或者潛在語(yǔ)義索引(Latent Semantic Index),是1988年S.T. Dumais等人提出的一種新的信息檢索代數(shù)模型,是用于知識(shí)獲取和展示的計(jì)算理論和方法,它使用統(tǒng)計(jì)計(jì)算的方法對(duì)大量的文本集進(jìn)行分析,從而提取出詞與詞之間潛在的語(yǔ)義結(jié)構(gòu),并用這種潛在的語(yǔ)義結(jié)構(gòu)來(lái)表示詞和文本,達(dá)到消除詞之間的相關(guān)性和簡(jiǎn)化文本向量實(shí)現(xiàn)降維的目的.潛在語(yǔ)義分析的基本觀點(diǎn)是:把高維的向量空間模型(VSM)表示中的文檔映射到低維的潛在語(yǔ)義空間中.這個(gè)映射是通過(guò)對(duì)項(xiàng)/文檔矩陣的奇異值分解(SVD)來(lái)實(shí)現(xiàn)的
南靖縣運(yùn)動(dòng)： ______ 如果是線性規(guī)劃的問(wèn)題lingo都得解9小時(shí)那得有多少變量...曾用matlab解72個(gè)變量用了一夜算出來(lái)個(gè)Error... 對(duì)于變量超多的問(wèn)題基本有兩個(gè)解決方法:1.高性能計(jì)算(如果有條件的話)、2.降維 我感覺(jué)常用的還是第二種吧,因子分析,或主成分分析,這是主要的降維方法.如果是線性問(wèn)題,可進(jìn)行系數(shù)顯著性檢驗(yàn),不顯著的變量全給去除,有時(shí)候也算是個(gè)方法吧. 大數(shù)據(jù)量的問(wèn)題建議用spss,可能會(huì)更方便些.
南靖縣運(yùn)動(dòng)： ______ $a = array( array(a,b,c), array(b,d,e), array(a,e,f) ) print_r(array(array_diff($a[0],$a[1],$a[2]),array_diff($a[1],$a[2]),$a[2])); 輸出來(lái)的就是你要的答案
