package com.excellence.splitsentence; import java.net.UnknownHostException; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Collections; import java.util.List; import org.jblas.ComplexDoubleMatrix; import org.jblas.ComplexFloatM…

http://blog.json.tw/using-matlab-implementing-pca-dimension-reduction 設有m筆資料, 每筆資料皆為n維, 如此可將他們視為一個mxn matrix.若資料的維度太大時, 可能不利於分析, 例如這m筆資料用作機器學習. PCA的想法是算出這mxn matrix的斜方差矩陣, 此矩陣大小為nxn, 計算此矩陣n個特徵值(eigen value)及其對應的特徵向量(eigen vector), 依eigen value大小由小到大排…

由于论文需要,开始逐渐的学习CNN关于文本抽取的问题,由于语言功底不好,所以在学习中难免会有很多函数不会用的情况.....￣へ￣ 主要是我自己的原因,但是我更多的把语言当成是一个工具,需要的时候查找就行~~~~但是这也仅限于搬砖的时候,大多数时候如果要自己写代码,这个还是行不通的. 简单的说一下在PCA,第一次接触这个名词还是在学习有关CNN算法时,一篇博客提到的数据输入层中,数据简单处理的几种方法之一,有提到PCA降维,因为论文需要CNN做一些相关的工作,想做一篇综述类文章,所以思路大概是这样…

K-Means算法 非监督式学习对一组无标签的数据试图发现其内在的结构,主要用途包括: 市场划分(Market Segmentation) 社交网络分析(Social Network Analysis) 管理计算机集群(Organize Computer Clusters) 天文学数据分析(Astronomical Data Analysis) K-Means算法属于非监督式学习的一种,算法的输入是:训练数据集$\{x^{(1)},x^{(2)},\ldots, x^{(m)}\}$(其中$x^…

Python中T-SNE实现降维 from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt iris = load_iris() X_tsne = TSNE(learning_rate=100).fit_transform(iris.data) X_pca = PCA()…

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维. 在Scikit中运用PCA很简单: import numpy as np from sklearn import decomposition from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = i…

之前总结过关于PCA的知识:深入学习主成分分析(PCA)算法原理.这里打算再写一篇笔记,总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好.一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算的结果:二是因为无关的特征会加大计算量,耗费时间和资源.所以我们通常会对数据重新变换一下,再跑模型.数据变换的目的不仅仅是降维,还可以消除特征之间的相关性,并发现一些潜在的特征变量. 降维算法由很多,比如PCA…

之前对PCA的原理挺熟悉,但一直没有真正使用过.最近在做降维,实际用到了PCA方法对样本特征进行降维,但在实践过程中遇到了降维后样本维数大小限制问题. MATLAB自带PCA函数:[coeff, score, latent, tsquared] = pca(X) 其中,X是n*p的,n是样本个数,p是特征维数. (1)coeff矩阵是返回的转换矩阵,就是把原始样本转换到新空间中的转换矩阵. (2)score是原始样本矩阵在新样本空间中的表示,也就是原始样本乘上转换矩阵,但是还不是直接乘,要减去一…

一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法 (白宁超 2018年10月22日10:14:18) 摘要:主成分分析(英语:Principal components analysis,PCA)是一种分析.简化数据集的技术.主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征.常常应用在文本处理.人脸识别.图片识别.自然语言处理等领域.可以做在数据预处理阶段非常重要的一环,本文首先对基本概念进行介绍,然后给出PCA算法思想.流程.优缺点等等.最后通过一个综合案例去实现应用.(本文原…

重点整理: PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析,是图像处理中经常用到的降维方法 1.原始数据: 假定数据是二维的 x=[2.5, 0.5, 2.2, 1.9, 3.1, 2.3, 2, 1, 1.5, 1.1]T y=[2.4, 0.7, 2.9, 2.2, 3.0, 2.7, 1.6, 1.1, 1.6, 0.9]T 2.计算协方差矩阵 (1)协方差矩阵: 标准差和方差一般是用来描述一维数据的 协方差就是一种用来度量两个随机变量关系的统计量(协方差…