降维技术

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降维技术

: 第10章_PCA降维技术.zip PCA降维技术
评级：0 浏览量：95 收藏量：0 资源大小：296KB 上传时间：2022-08-21

: PCA降维技术详解与应用内容概要：文章全面讲解了主成分分析(PCA)作为一种常见的数据降维方法的理论及其实际应用。通过对向量降维和矩阵降维的概念解析，以及对投影方式与优化准则的基础讲述，使读者能够深刻理解如何选取最优基矢以及决定...
评级：0 浏览量：285 收藏量：0 资源大小：1.3MB 上传时间：2024-09-24

: 非线性降维技术及应用本书《非线性降维技术》深入探讨了如何通过非线性降维技术处理高维数据，旨在保留数据结构并增强数据可视化的有效性。书中介绍了多种原创方法和技术，如TIDLE用于估计局部数据内在维度，ASKI生成有意义的地图，...
评级：0 浏览量：10 收藏量：0 资源大小：31.35MB 上传时间：2025-07-22

: 非线性降维技术及其应用本书深入探讨了非线性降维技术，特别是如何在降维过程中保留数据的结构特性。书中介绍了多种先进的降维方法，如ClassNeRV、ClassJSE和ASKI，并详细解释了它们在监督和无监督场景下的应用。此外，本书还涵盖了如何...
评级：0 浏览量：10 收藏量：0 资源大小：25.78MB 上传时间：2025-07-22

: 数据降维技术全解析：Python实现与应用场景数据降维技术是机器学习与统计学中的一项重要工具，它旨在通过减少数据集的特征维度来简化问题，同时尽量保持数据原有的特性。数据降维技术主要分为线性和非线性两大类，前者适用于数据呈现线性结构时的场景，而后者...
评级：0 浏览量：234 收藏量：0 资源大小：112KB 上传时间：2024-11-05

: 基于PCA降维技术的高光谱图像处理方法高光谱图像分类是高光谱遥感对地观测技术的关键应用之一，广泛应用于军事和民用领域。然而，由于高光谱图像具有高维特性、波段间高度相关性以及光谱混合等问题，分类任务面临诸多挑战。其中，相邻波段的相关性导致...
评级：0 浏览量：250 收藏量：0 资源大小：56KB 上传时间：2025-05-28

: 高维数据降维技术及研究进展 降维技术旨在将高维数据映射到更低维的数据空间...文中为探索这些降维技术的实用性,介绍了传统的降维技术以及近年推出的降维技术,分析了典型降维技术的性能,指出降维技术仍存在的问题并分析了未来值得关注的研究方向。
评级：0 浏览量：717 收藏量：2 资源大小：214KB 上传时间：2018-06-14

: PCA降维技术在本示例中，数据原本是194*39维的，通过PCA技术降维到了194*12维。这意味着，原有的39个特征被压缩为12个新的主成分，这12个主成分保留了大部分原始数据的方差。在实际应用中，12维可能已经足够捕捉到关键信息，...
评级：0 浏览量：177 收藏量：0 资源大小：151KB 上传时间：2018-01-25

: 基于FPGA的高光谱图像奇异值分解降维技术1 【基于FPGA的高光谱图像奇异值分解降维技术】高光谱图像处理是现代遥感和光谱分析领域中的重要技术，由于其具备高光谱分辨率和丰富的信息，常用于环境监测、地质勘查、军事侦察等多个领域。然而，高光谱图像的高维...
评级：0 浏览量：74 收藏量：0 资源大小：551KB 上传时间：2022-08-04

: 实验三_python_降维_评估_ 在Python中，我们可以利用scikit-learn库来实现这些降维技术。例如，对于PCA，可以使用`sklearn.decomposition.PCA`类，它通过线性变换找到数据的新坐标轴，使得沿新坐标轴的方差最大化。以下是一个简单的PCA应用...
评级：0 浏览量：283 收藏量：0 资源大小：152KB 上传时间：2021-09-29

: 数据科学领域主成分分析与核主成分分析：数据降维技术及其Python实现核主成分分析 v2.0 内容概要：本文深入浅出地介绍了主成分分析(PCA)和核主成分分析(KPCA)，这两种广泛应用于数据降维的技术。文中不仅详细讲解了两者的理论背景——即如何通过正交变换或核函数映射降低数据维度的同时保持重要信息，还...
评级：0 浏览量：30 收藏量：0 资源大小：623KB 上传时间：2025-08-18

: 15、大道至简：降维技术，主成分分析和因子分析资料.rar 在数据分析和机器学习领域，降维技术是一种至关重要的方法，它可以帮助我们处理高维度的数据集，使其变得更容易理解和处理。本资料主要涵盖了两种常见的降维技术：主成分分析（PCA）和因子分析。主成分分析（PCA）...
评级：0 浏览量：80 收藏量：0 资源大小：67KB 上传时间：2023-03-26

: 大数据之数据挖掘课程：海量数据集挖掘 06-降维技术：SVD&CUR 共60页.pdf #### 一、降维技术——SVD & CUR 在《大数据之数据挖掘课程》中，第6部分详细介绍了两种常用的降维技术：奇异值分解（SVD）与CUR分解。这些方法在处理大规模数据集时尤其有效，能够帮助我们提取出数据中的主要特征...
评级：0 浏览量：74 收藏量：0 资源大小：2.09MB 上传时间：2024-06-02

: 基于非线性降维与边界自适应扩展的压气机叶...融合PCA与KPCA降维技术_贝叶斯优化进化算法_叶型参数化建模.zip 该项目的核心研究内容包括融合了主成分分析（PCA）与核主成分分析（KPCA）的降维技术，以及基于贝叶斯优化的进化算法。PCA和KPCA作为降维技术的两种常用手段，能够帮助研究者在高维数据中提取主要特征，简化数据结构...
评级：0 浏览量：10 收藏量：0 资源大小：26.17MB 上传时间：2025-08-05

: 基于FPGA的高光谱图像奇异值分解降维技术 为了解决高光谱图像维数高、数据量巨大、实时处理技术实现难的问题,提出了高光谱图像实时处理降维技术。采用奇异值分解(SVD)算法对高光谱图像进行降维,又在可编程门阵列(FPGA)芯片中针对这一算法划为自相关模块、...
评级：0 浏览量：138 收藏量：0 资源大小：5.83MB 上传时间：2021-02-10

: 超大数据降维技术：n维数组访存优化重构方案.pdf 文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿...
评级：0 浏览量：15 收藏量：0 资源大小：4.73MB 上传时间：2025-07-07

: 数据降维技术：PCA与t-SNE的MATLAB实现.pdf 作为一款强大的技术计算软件，MATLAB 集数值分析、矩阵运算、信号处理等多功能于一身，广泛应用于工程、科学研究等众多领域。其简洁直观的编程环境，让代码编写如同行云流水。丰富的函数库和工具箱，为你节省大量...
评级：0 浏览量：197 收藏量：0 资源大小：4.19MB 上传时间：2025-04-19

: 基于高斯混合模型（GMM）和主成分分析（PCA）进行疲劳语音的识别，属于无监督学习和降维技术的结合应用。... 该技术的实现基于两个核心算法：高斯混合模型（GMM）和主成分分析（PCA），这二者在无监督学习和降维技术方面具有代表性和先进性。高斯混合模型（GMM）是一种概率模型，它假设所有的数据点都是由几个高斯分布的...
评级：0 浏览量：13 收藏量：0 资源大小：6.29MB 上传时间：2025-08-21

: 包含机器学习分类算法scikit-learn分类器使用数据预处理降维技术模型评估调参和集成学习等核心内容_... 本学习笔记与代码实践项目旨在为零基础学习者提供一个全面的Python机器学习入门指导，内容涵盖了机器学习的核心概念和关键技术，包括分类算法、数据预处理、降维技术、模型评估、调参策略以及集成学习等。...
评级：0 浏览量：15 收藏量：0 资源大小：1.32MB 上传时间：2025-08-04

: 基于多表示融合的高光谱图像异常检测...深度学习与机器学习结合_特征提取与降维技术_自适应阈值分割_RO.zip 其核心包括自编码器重构误差与低秩表示残差融合的多表示融合技术，以及特征提取与降维技术。自编码器是一种神经网络结构，主要用于无监督特征学习和数据降维。通过训练过程，自编码器能够学习到输入数据的紧凑表示...
评级：0 浏览量：14 收藏量：0 资源大小：2.72MB 上传时间：2025-08-13

: 机器学习领域中LSTM-VAE的时间序列特征提取与数据降维技术及其Python实现此外，还提供了详细的代码片段以及训练过程中的一些注意事项和技术细节，如损失函数的选择、优化器配置等。适用人群：对于有一定机器学习基础的研究人员和开发者来说，尤其是那些对时间序列数据分析感兴趣的从业者...
评级：0 浏览量：29 收藏量：0 资源大小：1.43MB 上传时间：2025-03-31

: Dimensionality-Reduction-Techniques:在该存储库中，我实现了各种降维技术 降维技术 在该存储库中，我实现了各种降维技术。主要目标该存储库的主要目标是尝试降维技术的动手实施。我已经在此存储库中实现了PCA和LDA 使用Python从Stratch提取PCA 使用sklearn的PCA 带有ML算法的PCA ...
评级：0 浏览量：120 收藏量：0 资源大小：440KB 上传时间：2021-04-17

: dimred:基于Python的邻域图类型降维技术用于湍流React流模拟一个项目，用于对湍流和React流的高保真CFD模拟生成的数据应用和评估最新的邻域图类型降维技术。背景 dimred项目旨在创建一种可视化高维CFD数据的方式。在湍流React流模拟中，大量的固有变量（三个空间坐标和速度...
评级：0 浏览量：160 收藏量：0 资源大小：60.79MB 上传时间：2021-04-06

: 降维技术matlab工具箱 降维技术是机器学习和数据分析领域中的关键技术之一，它的主要目标是将高维数据转换为低维表示，以便更好地理解、可视化和分析数据。在给定的“降维技术matlab工具箱”中，包含了多种常用的降维算法，如主成分分析...
评级：5 浏览量：317 收藏量：4 资源大小：2.13MB 上传时间：2011-09-08

: dimension_reduction_and_clutering:降维技术（PCA）和聚类技术（KMeans，DBSCAN，CAH）在数据分析和机器学习领域，降维技术和聚类技术是两个重要的概念，它们分别用于处理高维数据和无监督学习任务。本篇文章将详细介绍这两种技术，以及如何使用Jupyter Notebook进行实现。首先，让我们来理解降维技术...
评级：0 浏览量：151 收藏量：0 资源大小：2.78MB 上传时间：2021-04-05

: 基于降维技术的面状居民地匹配方法 (2012年) 不同于已有要素直接匹配的做法，提出了面状居民地匹配新方法，即对面状居民地采用降维技术进行处理，分别提取匹配双方面状居民地的骨架线，并通过其骨架线之间的匹配来达到面状居民地之间匹配的目的。实验证明，所提...
评级：0 浏览量：96 收藏量：0 资源大小：310KB 上传时间：2021-05-07

: Dimensionality Reduction using Generalized Discriminant Analysis ... 一种非线性特征降维技术-matlab开发 GDA是一种降维技术，它通过最大化类间散布与类内散布的比率，将数据矩阵从高维空间投影到低维空间。更多细节可以在第 4.3 节中找到： M. Haghighat、S. Zonouz、M. Abdel-Mottaleb，“CloudID：值得信赖的基于...
评级：0 浏览量：199 收藏量：0 资源大小：5KB 上传时间：2021-05-30

: practice_PCA:使用 PCA 练习降维技术的工作区这是我的 repo，用于使用 PCA（主成分分析）练习、学习和演示降维技术的概念。我可能会使用其中的一些内容来创建博客文章（如果我想出了一些有趣的东西）来分享我所学到的东西。我还打算从 Python 和 R 开始尝试用...
评级：0 浏览量：86 收藏量：0 资源大小：3.65MB 上传时间：2021-06-27

: PCA-Face-Recogition:使用PCA降维技术做一个人脸识别的简单demo 使用PCA降维技术做一个人脸识别的简单demo ·PCA：主接口，用于引入数据，训练模型。 ·fit：训练函数。 ·认识：识别新的人脸。 ·评估：计算投影矩阵在不同维度下的识别率，并绘制变化曲线。 ·重组：改造...
评级：0 浏览量：157 收藏量：1 资源大小：6.08MB 上传时间：2021-03-31

: matlab中紫色的代码-DynamicModeDecomposition:类似于PCA的降维技术，没有正交性约束类似的降维技术，没有正交性约束。信号处理。基于这篇原始论文，2008 年：今天我们将构建一个 DMD 模型，该模型对动态系统底层结构进行建模。它类似于 PCA，但是它没有正交性约束，这意味着它将不同频率的信号...
评级：0 浏览量：287 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2021-06-08

: 15、大道至简：降维技术，主成分分析和因子分析 R15e.flv 15、大道至简：降维技术，主成分分析和因子分析 R15e.flv
评级：0 浏览量：72 收藏量：0 资源大小：87.01MB 上传时间：2023-03-26

: RAFisher2cda:典型判别分析是一种与 PCA 和 CCA 相关的降维技术。-matlab开发典型判别分析是一种与主成分分析和典型相关相关的降维技术，称为典型判别分析。它推导出与单向 MANOVA 平行的规范系数，并找到定量变量的线性组合，以与主成分总结总变异的方式大致相同的方式提供类别或组之间的...
评级：0 浏览量：277 收藏量：0 资源大小：999KB 上传时间：2021-05-31

: Spatial-Spectral Schroedinger Eigenmaps：基于图形的图像数据降维技术-matlab开发 SPIE 防御与安全：多光谱、高光谱和超光谱图像的算法和技术 XX，2014 年 5 月。 2) ND Cahill、W. Czaja 和 DW Messinger，提交了“用于高光谱图像的降维和分类的空间光谱薛定谔特征图”。此示例脚本还使用支持...
评级：0 浏览量：168 收藏量：0 资源大小：6KB 上传时间：2021-05-30

: dPCA：混合主成分分析的实现（一种监督的线性降维技术）混合主成分分析（dPCA） dPCA是一种线性降维技术，可自动发现并突出显示复杂的人口活动的基本特征。人口活动被分解为几个混合的部分，这些部分捕获了数据中的大多数方差，并突出了人口对各种任务参数（如刺激，决策...
评级：0 浏览量：399 收藏量：0 资源大小：282KB 上传时间：2021-02-04

: 基于节点相似性的图形可视化：可视化是通过 MDS（多维缩放）降维技术完成的-matlab开发因此，可视化是使用 MDS（多维缩放）降维技术完成的，以获得该矩阵的频谱分解，而分区基于此步骤的结果生成分层表示。显示了一个详细的例子来证明所描述的算法对网站链接结构的聚类和可视化的能力。该算法还描述...
评级：0 浏览量：398 收藏量：1 资源大小：756KB 上传时间：2021-06-01

: 技术资料半监督降维方法的实验比较重要技术.zip 半监督降维技术相较于传统的无监督降维和完全监督降维方法，具有更高的灵活性和实用性，因为它能够利用少量的监督信息来引导降维过程，使得学习到的低维空间更好地保持原始数据的分类或回归结构。在进行实验比较时...
评级：5 浏览量：86 收藏量：0 资源大小：209KB 上传时间：2024-09-12

: 基于降维技术的高维数据可视化研究与实现.caj 基于降维技术的高维数据可视化研究与实现
评级：0 浏览量：169 收藏量：0 资源大小：6.32MB 上传时间：2019-11-02

: 论文研究-近邻保持降维技术在网络异常检测中的应用.pdf 采用著名的KDD cup99公用数据集的仿真实验表明，相比较基于主成分分析法和单类支持向量机的网络异常检测模型来说，基于近邻保持降维技术的检测模型能够在降维的同时，保持较高的检测率和较低的误报率。
评级：0 浏览量：101 收藏量：0 资源大小：520KB 上传时间：2019-09-12

: tsne降维python可视化 T-distributed Stochastic Neighbor Embedding（TSNE）是一种流行的非线性降维技术，尤其适用于数据可视化。Python作为数据科学的首选语言，提供了强大的库如`scikit-learn`来实现TSNE。本文将深入探讨TSNE降维...
评级：0 浏览量：1786 收藏量：4 资源大小：88.14MB 上传时间：2023-05-11

: 基于MATLAB的PCA函数实现降维分析主成分分析（PCA）作为一种降维技术，能够有效地减少数据的维度，同时尽可能保留数据中的重要信息。PCA通过正交变换将可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，这组新的变量称为主成分。其中第一主成分具有最大的...
评级：0 浏览量：19 收藏量：0 资源大小：56KB 上传时间：2025-05-24

: 论文研究-组合降维技术在中文网页分类中的应用.pdf 在不一致决策表中，以知识的包含度为基础，将一致和不一致对象分开，定义了一种新的属性重要性;为克服区分矩阵法时间复杂度随系统大小增加而指数增长的缺陷，给出分布约简的数学判定定理，提出了一种求分布约简的...
评级：0 浏览量：81 收藏量：0 资源大小：1.09MB 上传时间：2019-09-11

: 技术资料分享技术资料半监督降维方法的实验比较重要技术.zip 半监督降维技术是一种结合了有监督学习和无监督学习的方法，旨在在存在大量未标注数据的情况下，通过少量标注数据提升学习效果。这种方法特别适用于处理高维数据，例如在图像识别、语音处理、生物信息学等领域中广泛...
评级：0 浏览量：20 收藏量：0 资源大小：212KB 上传时间：2024-10-25

: CDA.zip_降维 降维技术在许多应用中都有广泛的应用，例如： - **数据可视化**：通过将高维数据降至二维或三维，可以更容易地观察和理解数据的分布。 - **特征选择**：减少不相关的或冗余的特征，提高模型的解释性和预测能力。 - *...
评级：0 浏览量：117 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2022-09-24

: Graph-Based Dimensionality Reduction of Hyperspectral Imagery：改进基于图的图像数据降维技术以合并超... 对高光谱图像执行基于 SLIC 超像素的降维，然后是基于 SVM 的分类，如论文中所述： X. Zhang、SE Chew、Z. Xu 和 ND Cahill，“SLIC Superpixels for Efficient Graph-Based Dimensionality Reduction of ...
评级：0 浏览量：133 收藏量：1 资源大小：26KB 上传时间：2021-05-30

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