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PCALDA降维的比较 繁体
2016年06月25 - PCA 主成分分析方法,LDA 线性判别分析方法,可以认为是有监督的数据降维。下面的代码分别实现了两种降维方式: print(__doc__) import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklear

线性降维之LDAPCA 繁体
2017年07月19 - 1.前言如果我只说LDA,那么对于自然语言处理的人来讲,可能更熟悉的是LDA主题模型。但是一旦我跟上PCA了,那么这两个兄弟,我相信从事机器学习相关的同学就会知道,这是在讲——线性降维。2. 摘要我们这里首先给出LDA和PCA之间的区别与联系,然后我们再详细讲解两个线性降维方法。因为

LDA PCA 学习笔记 繁体
2013年10月26 - 提要: 本文主要介绍了和推导了LDA和PCA,参考了这篇博客 LDA LDA的原理是,将带上标签的数据(点),通过投影的方法,投影到维度更低的空间中,使得投影后的点,会形成按类别区分,一簇一簇的情况,相同类别的点,将会在投影后的空间中更接近。要说明白LDA,首先得弄明白线性分类器(Linea

PCALDA的对比 繁体
2018年08月10 - PCA和LDA都是经典的降维算法。PCA是无监督的,也就是训练样本不需要标签;LDA是有监督的,也就是训练样本需要标签。PCA是去除掉原始数据中冗余的维度,而LDA是寻找一个维度,使得原始数据在该维度上投影后不同类别的数据尽可能分离开来。 PCA PCA是一种正交投影,它的思想是使得原始数据在投

PCA及变式与LDA 繁体
2016年12月07 - LDA: 有监督降维 Scikit(摘录):Linear DiscriminantAnalysis (LDA) tries to identify attributes that account for the most variance between classes. (类间变化最大) In p

PCALDA的区别与联系 繁体
2014年04月14 - 由于涉及内容较多,这里转载别人的博客:http://blog.csdn.net/sunmenggmail/article/details/8071502其实主要在于:PCA与LDA的变换矩阵不同,由于他们在处理信息目标上存在差异;PCA:主要使得原向量在其上的投影最大;LDA:主要使得通过投影后的向

使用pca/lda降维 繁体
2018年11月23 - PCA主成分分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 用鸢尾花数据集 展示 降维的效果 from sklearn.datasets import load_iris iris = l

线性模型之LDAPCA推导 繁体
2019年07月07 - 线性模型之LDA和PCA 线性判别分析LDA LDA是一种无监督学习的降维技术。 思想:投影后类内方差最小,类间方差最大,即期望同类实例投影后的协方差尽可能小,异类实例的投影后的类中心距离尽量大。 二分类推导 给定数据集\(D=\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^m\),令\(X_i,

特征选取方法PCALDA 繁体
2017年08月30 - 一、主成分分析(PCA)介绍什么是主成分分析?  主成分分析是一种用于连续属性降维的方法,把多指标转化为少数几个综合指标。 它构造了原始属性的一个正交变换,将一组可能相关的变量转化为一组不相关的变量,只需要少量变量就可以解释原始数据大部分信息。  主成分分析其实就是一个线性变换,这个变换把数据变换到

数据降维的作用PCALDA 繁体
2016年12月21 - 1. 当你的特征数量p过多,甚至多过数据量N的时候,降维是必须的。 为什么是必须的?有个东西叫curse of dimensionality,维度越高,你的数据在每个特征维度上的分布就越稀疏,这对机器学习算法基本都是灾难性的。你说特征数量过多,砍一点就行了嘛?但是对不起,就


 
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