降维
2024/10/8 22:46:06
【机器学习-无监督学习】降维与主成分分析
【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈Python机器学习 ⌋ ⌋ ⌋ 机器学习是一门人工智能的分支学科，通过算法和模型让计算机从数据中学习，进行模型训练和优化，做出预测、分类和决策支持。Python成为机器学习的首选语言，…
【机器学习-无监督学习】降维与主成分分析
【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈Python机器学习 ⌋ ⌋ ⌋ 机器学习是一门人工智能的分支学科，通过算法和模型让计算机从数据中学习，进行模型训练和优化，做出预测、分类和决策支持。Python成为机器学习的首选语言，…
主成分分析(PCA)学习
概述
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维方法，它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，通常用于提取数据的主要特征分量。PCA 的目标是从原始数据中提取出最重要的特…
Python实现t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）降维算法
目录 Python实现t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）降维算法的博客引言t-SNE算法原理t-SNE的优势与局限Python实现t-SNE算法1. 创建t-SNE类2. 示例场景：MNIST手写数字数据集3. 结果分析 结论运行结果 Python实现t-分布随机邻域嵌入（t-SNE&…
主成分分析(PCA)学习
概述
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维方法，它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，通常用于提取数据的主要特征分量。PCA 的目标是从原始数据中提取出最重要的特…
主成分分析(PCA)学习
概述
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维方法，它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，通常用于提取数据的主要特征分量。PCA 的目标是从原始数据中提取出最重要的特…
Python实现t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）降维算法
目录 Python实现t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）降维算法的博客引言t-SNE算法原理t-SNE的优势与局限Python实现t-SNE算法1. 创建t-SNE类2. 示例场景：MNIST手写数字数据集3. 结果分析 结论运行结果 Python实现t-分布随机邻域嵌入（t-SNE&…
主成分分析(PCA)学习
概述
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维方法，它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，通常用于提取数据的主要特征分量。PCA 的目标是从原始数据中提取出最重要的特…