【特征降维+理论】

特征降维理论繁体

2016年03月10 - 特征值分解奇异值分解SVD Python实现SVD 低阶近似奇异值选取策略相似度计算基于物品相似度基于物品相似度的推荐步骤利用物品相似度预测评分基于物品相似度的推荐结果利用SVD降维利用SVD降维前后结果比较基于SVD的图像压缩–阈值处理基于SVD的图像压缩 $(function () {

数据降维理论繁体

2016年03月09 - 数据间的相关性降维方法 PCA主成分分析内积与投影基向量求向量在新基下的坐标投影的矩阵表示投影的矩阵表示如何选择r个基向量？分散程度度量：方差协方差协方差矩阵基变换后的数据Y 优化目标：协方差矩阵对角化对称矩阵（协方差矩阵）对角化降维结果：低维空间投影 PCA思想 PCA流程 PCA实例 PCA对简单二维数据降维

特征选择与特征降维繁体

2019年05月10 - # coding = utf-8 from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold from sklearn.decomposition import PCA ''' 数据降维：特征的数量减少(即columns减少) 1、特征选择原因： 1、数据冗余：部分特征的相关度高，容易消耗计算机性能

特征降维之SVD分解繁体

2014年10月14 - 奇异值分解。特征值分解是一个提取矩阵特征很不错的方法，但是它只是对方阵而言的，在现实的世界中，我们看到的大部分矩阵都不是方阵，比如说有N个学生，每个学生有M科成绩，这样形成的一个N * M的矩阵就不可能是方阵，我们怎样才能描述这样普通的矩阵呢的重要特征呢？奇异值分解可以用来干这个事情，奇异值分解是一个能适用于任意的矩阵的一种分解的方

特征降维（1）：总述繁体

2015年07月10 - 一、特征规约/降维：去掉可分性不强和冗余的特征特征选择：去掉可分性不强的特征特征抽取/变换：去掉多余的特征，即抽取出来的特征不存在线性or非线性关系 ============================================================================= 二、特征选择：根据

特征工程-降维繁体

2016年06月15 - 降维我们发现机器学习中最有趣的挑战往往会包含一些特征工程的内容。我们通过对问题本身的理解，小心谨慎的构造出一些特征，希望机器学习算法可以采纳。本次分享走相反的路线，降维—把无关或冗余的特征删掉。降维的原因：多余的特征会影响或误导学习器。并不是所有的机器学习方法都有这种情况（例如，支持向量机就喜欢高维空间），但大多数模型在维度较小的情况下比较安全。另一个

特征降维实例繁体

2016年03月10 - 0_5.txt 00000000000000110000000000000000 00000000000011111100000000000000 0000000000011

特征工程——数据降维繁体

2018年06月14 - 数据降维概念：在尽量减少信息量的前提下，采用某种映射方法（函数）把原来的高维数据（变量多）---映射--->低维数据（变量少）避免维数灾难：增加样本量常用的降维方法：线性方法非线性方法有监督方法 --> LDA（线性判别分析）无无监督方法 --> PCA（主成分分

PCA方法对特征降维繁体

2016年12月01 - 用CNN抽了feature后，维度太高了，降维如下： %使用PCA对数据降维load fc7.txt;[pc, score, latent,tsquare]=princomp(fc7);k=cumsum(latent)./sum(latent);%计算贡献率，确定最终的降维数目k,即前k个特征值所占的比重eigen_matrix=pc(:,1:2048);reduce_matrix=fc7

opencv笔记(9)：特征降维-PCA 繁体

2017年05月10 - 特征降维-PCA 在进行图像的特征提取过程中，提取的特征维数太多经常会导致特征匹配时过于复杂，大量消耗系统资源，所以需要采用特征降维的方法。所谓的特征降维就是采用一个低纬度的特征来表示高纬度。一般的，特征降维有两种方式：特征选择和特征抽取。特征选择是从高纬度的特征中选取其中的一个子集作为新的特征；而特征抽取指的是将高纬度的特征经过某个函数映射至低纬度作为新的特征。常用的特征抽取