随笔分类 - 降维（转载）
摘要：这七种数据分析领域中最为人称道的降维方法感谢王穆荣的投稿，转自数盟社区近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。最新的一个例子是采用 200...
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摘要：Curse of DimensionalityCurse of Dimensionality refers to non-intuitive properties of data observed when working in high-dimensional space *, specifica...
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摘要：Beginners Guide To Learn Dimension Reduction TechniquesIntroductionBrevity is the soul of witThis powerful quote by William Shakespeare applies well t...
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摘要：降维（二）----Laplacian Eigenmaps降维系列：降维（一）----说说主成分分析(PCA)的源头降维（二）----Laplacian Eigenmaps---------------------前一篇文章中介绍了主成分分析。PCA的降维原则是最小化投影损失，或者是最大化保留投影后数...
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摘要：降维（一）----说说主成分分析(PCA)的源头降维系列：降维（一）----说说主成分分析(PCA)的源头降维（二）----Laplacian Eigenmaps---------------------主成分分析（PCA）在很多教程中做了介绍，但是为何通过协方差矩阵的特征值分解能够得到数据的主成分...
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摘要：数据降维--低秩恢复在实际的信号或图像采集与处理中，数据的维度越高， 给数据的采集和处理带来越大的限制。例如，在采集三维或四维(三个空间维度再加上一个频谱维度或一个时间维度) 信号时，往往比较困难。然而，随着数据维数的升高，这些高维数据之间往往存在较多的相关性和冗余度。信号的维度越高，由于数据本身信...
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摘要：四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维...
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摘要：Seven Techniques for Data Dimensionality ReductionSeven Techniques for Data Dimensionality Reduction12 May, 2015 - 12:38 — rsThe recent explosion of d...
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