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影子 ...
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2018-08-11 01:40:09
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奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。 ...
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2018-07-26 18:39:35
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奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SV ...
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2018-06-15 21:47:58
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定义：从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。 机器学习所牵扯的一些相关范围的学科与研究领域：模式识别，数据挖掘，统计学习，计算机视觉，语音识别， 自然语言处 ...
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2018-05-29 17:43:03
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线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)，有时也称Fisher线性判别(FisherLinearDiscriminant,FLD)，这种算法是RonaldFisher于1936年发明的，是模式识别的经典算法。在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，
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2018-04-13 15:12:38
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1主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）2线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)研究背景基本知识介绍经典方法介绍总结讨论问题的提出地理系统是多要素的复杂系统。在地理学研究中，多变量问题是经常会遇到的。变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。因此，人们会很自然地想到
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2018-04-13 15:10:29
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当数据维数比较大时，就需要进行降维，特征选择是降维的一种主要方式，又包括3种方法：Filter、Wrapper和Enbedding。 1. Filter 过滤器方法，这种方法首先选定特征，再来进行学习。根据每一个属性的一些指标（如方差等），来确定这个属性的重要程度，然后对所有属性按照重要程度排序，从 ...
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2018-02-23 23:51:40
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判别分析（discriminant analysis）是一种分类技术。它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。判别分析的方法大体上有三类，即Fisher判别、Bayes判别和距离判别。 Fisher判别思想是投影降维，使多维问题简化为一维问题来处理。 ...
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2017-10-28 11:13:35
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1、PCA降维 降维有什么作用呢？数据在低维下更容易处理、更容易使用；相关特征，特别是重要特征更能在数据中明确的显示出来；如果只有两维或者三维的话，更便于可视化展示；去除数据噪声降低算法开销 常见的降维算法有主成分分析（principal component analysis,PCA）、因子分析（F ...
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2017-10-18 02:06:30
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PCA (Principal Component Analysis) 主成份分析 也称为卡尔胡宁-勒夫变换（Karhunen-Loeve Transform），是一种用于探索高维数据结构的技术。PCA通常用于高维数据集的探索与可视化。还可以用于数据压缩，数据预处理等。PCA可以把可能具有相关性的高维 ...
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2017-08-22 01:50:08
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