解释降维(dimensionality reduction),降维在哪里使用,降维的好处是什么?
降维是通过获得一组基本上是重要特征的主变量来减少所考虑的特征变量的过程。特征的重要性取决于特征变量对数据信息表示的贡献程度,以及决定使用哪种技术。决定使用哪种技术取决于试错和偏好。通常从线性技术开始,当结果表明拟合不足时,就转向非线性技术。
数据集降维的好处可以是:
( 1 )减少所需的存储空间。
( 2 )加快计算速度(例如在机器学习算法中),更少的维数意味着更少的计算,并且更少的维数可以允许使用不适合大量维数的算法。
( 3 )去除冗余特征,例如在以平方米和平方英里存储地形尺寸方面没有意义(可能数据收集有缺陷)。
( 4 )将数据的维数降低到2D或3D可以允许我们绘制和可视化它,可能观察模式,给我们提供直观感受。
( 5 )太多的特征或太复杂的模型可以导致过拟合。
分享到:
相关推荐
Matlab数据降维工具箱 Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction Matlab数据降维工具箱,包括几乎所有的数据降维方法:PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、HessianLLE、LTSA、...
代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码...
数据降维(RPCA,LRR.LE等)的算法详解
流行学习,R语言模拟生成Swissroll,Helix, Twinpeaks,圆球等数据,通过pca,lle,isomap,tsne等方法对数据降维并可视化。
基于t分布邻域嵌入(TSNE)的分类数据降维可视化,T-SNE分类数据降维可视化,matlab代码(Matlab完整源码和数据) t分布邻域嵌入分类数据降维,基于t分布邻域嵌入(TSNE)的分类数据降维可视化,T-SNE分类数据降维可视化...
本文介绍了MDS、Isomap等三种主要的高维数据降维方法,同时对这些降维方法的作用进行了探讨。
KPCA实现数据降维,数据部分可以自己改,用的是TE故障中的一组数据
代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 ...
数据降维工具——算法自编码,使用环境:matlab
数据降维pdf讲义超详细
基于t分布邻域嵌入(TSNE)的分类数据降维可视化,T-SNE分类数据降维可视化,matlab代码。基于t分布邻域嵌入(TSNE)的分类数据降维可视化,T-SNE分类数据降维可视化,matlab代码。 基于t分布邻域嵌入(TSNE)的分类数据...
基于高光谱数据集PaviaU的数据降维与分类.zip 基于高光谱数据集PaviaU的数据降维与分类.zip 基于高光谱数据集PaviaU的数据降维与分类.zip 基于高光谱数据集PaviaU的数据降维与分类.zip 基于高光谱数据集PaviaU的数据...
全面总结现有的数据降维方法,对具有代表性的降维方法进行了系统分类,详细地阐述了典型的降维 方法,并从算法的时间复杂度和优缺点两方面对这些算法进行了深入的分析和比较。最后提出了数据降维中仍 待解决的问题。
Matlab数据降维工具箱,包括几乎所有的数据降维方法:PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、HessianLLE、LTSA、DiffusionMaps、KernelPCA、KernelLDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、...
pca数据降维算法,很好的解决数据灾难的问题。
数据降维AbstractIn many of today's algorithms, the dimensionality reduction algorith
数据降维PPT,了解什么是机器学习(数据挖掘)中数据降维,以及常见的降维方法及其实现。
基于数据降维的机器学习分类应用问题探讨.pdf
简单的数据降维算法(PCA)举例,构造随机的10维数据,降维成3维的。Sample可替换成用户数据