huangyongxing310
- 浏览: 496204 次
- 性别:
- 来自: 广州
-
文章分类
- 全部博客 (502)
- Java (70)
- Linux (10)
- 数据库 (38)
- 网络 (10)
- WEB (13)
- JSP (4)
- 互联网 (71)
- JavaScript (30)
- Spring MVC (19)
- HTML (13)
- CSS (3)
- AngularJS (18)
- Redis (5)
- Bootstrap CSS (1)
- ZooKeeper (4)
- kafka (6)
- 服务器缓存 (4)
- Storm (1)
- MongoDB (9)
- Spring boot (16)
- log4j (2)
- maven (3)
- nginx (5)
- Tomcat (2)
- Eclipse (4)
- Swagger (2)
- Netty (5)
- Dubbo (1)
- Docker (7)
- Hadoop (12)
- OAuth (1)
- webSocket (4)
- 服务器性能 (7)
- Session共享 (1)
- tieye修改 (1)
- 工作 (1)
- 有用的语录 (0)
- https (2)
- common (5)
- 产品开发管理 (1)
- CDN 工作原理 (1)
- APNS、GCM (1)
- 架构图 (3)
- 功能实现分析 (1)
- JMX (1)
- 服务器相关操作命令 (1)
- img02 (0)
- 服务器环境搭建 (9)
- goodMenuBook (1)
- CEInstantPot (0)
- 有用数据 (1)
- 百度地图WEB API (2)
- 正则表达式 (1)
- 样式例子 (2)
- staticRecipePressureCooker.zip (1)
- jCanvas (1)
- 网站攻击方法原理 (1)
- 架构设计 (3)
- 物联网相关 (3)
- 研发管理 (7)
- 技术需求点 (1)
- 计划 (1)
- spring cloud (11)
- 服务器开发的一些实用工具和方法 (1)
- 每天学到的技术点 (4)
- Guava (1)
- ERP 技术注意要点 (2)
- 微信小程序 (1)
- FineRepor (1)
- 收藏夹 (1)
- temp (5)
- 服务架构 (4)
- 任职资格方案 (0)
- osno_test (1)
- jquery相关 (3)
- mybatis (4)
- ueditor (1)
- VueJS (7)
- python (10)
- Spring EL (1)
- shiro (1)
- 前端开发原理与使用 (7)
- YARN (1)
- Spark (1)
- Hbase (2)
- Pig (2)
- 机器学习 (30)
- matplotlib (1)
- OpenCV (17)
- Hystrix (1)
- 公司 (1)
- miniui (4)
- 前端功能实现 (3)
- 前端插件 (1)
- 钉钉开发 (2)
- Jenkins (1)
- elasticSearch使用 (2)
- 技术规范 (4)
- 技术实现原理 (0)
最新评论
降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系，
主成分分析(PCA)
SNE 工作原理
涉及到数据可视化的时候一般都会想到去使用这个工具。
分享到：
发表评论
-
SVM 支持向量机
2018-11-02 17:28 354SVM 支持向量机(support vector machin ... -
Pandas 基础
2018-10-21 15:34 528Pandas 基础 Pandas处理 ... -
霍夫变换
2018-10-20 11:08 757霍夫变换 霍夫变换是一种特征检测(feature extra ... -
图像对比的方法和原理分析
2018-10-19 16:35 8657图像对比的方法和原理分析 https://blog.csdn ... -
识别手写数字 原理分析
2018-10-18 15:38 3452识别手写数字 原理分析 要识别0-9这10个数字 首先 ... -
Viola-Jones 人脸检测算法解析
2018-10-15 16:12 3220Viola-Jones 人脸检测算法解析 在计算机视觉领域中 ... -
灰度图像--形态学处理（腐蚀，膨胀，开、闭运算）
2018-10-12 17:31 8897灰度图像--形态学处理（腐蚀，膨胀，开、闭运算） http ... -
tesseract应用
2018-10-12 14:05 525tesseract应用 from PIL impo ... -
卷积神经网络（CNN）
2018-10-11 17:33 776卷积神经网络（CNN） CNN基本模块 CNN由输入和输出 ... -
python3光学字符识别模块tesserocr与pytesseract
2018-10-11 11:02 1510python3光学字符识别模块tesserocr与pytess ... -
LBP原理介绍以及算法实现(局部二值模式)
2018-10-10 17:54 2487LBP原理介绍以及算法实 ... -
sklearn 神经网络
2018-10-10 10:49 953sklearn 神经网络 https://blog.csdn ... -
神经网络学习 之 M-P模型
2018-10-09 16:58 2443神经网络学习 之 M-P模型 这种“阈值加权和”的神经元模 ... -
图片滤波
2018-10-09 11:37 779图片滤波，就是过滤去一些图片中的小点，或增强一些点，取决于滤波 ... -
灰度直方图均衡化与直方图规定化
2018-10-09 11:30 1196灰度直方图 灰度直方 ... -
图像的灰度化
2018-10-09 11:14 883图像的灰度化 而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的 ... -
决策树
2018-10-08 22:04 325决策树 树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有 ... -
人脸识别原理
2018-10-08 17:03 2083人脸识别原理 在检测 ... -
LDA降维和分类
2018-10-07 21:59 4186LDA降维和分类 LDA可以降维和分类 LinearD ... -
KNN 分类算法
2018-10-07 09:30 1901KNN 分类算法 KNN(K近邻) ...
相关推荐
通过理解和应用这些代码，我们可以更好地理解降维的基本原理，并且能够有效地处理实际的数据分析问题。在实际工作中，结合具体的项目需求选择合适的降维方法，并利用MATLAB的高效计算能力，可以显著提升数据处理的...
本文将深入探讨降维的基本原理、常见方法及其应用。 降维的基本思想是将高维空间的数据映射到低维空间，这通常通过保留数据的主要特征或结构来实现。在实际应用中，数据往往存在于多个维度，例如，图像数据可能有数...
为了更好地掌握这些方法，建议读者结合MATLAB代码实践操作，通过实际案例分析理解各方法的工作原理和效果。在MATLAB环境中运行这些算法，观察结果并比较不同方法的性能，将有助于深化对特征降维的理解。
在机器学习和数据分析领域，降维是一项至关重要的技术，它能帮助我们处理高维度数据，减少计算复杂性，提升模型的可解释性。...因此，了解并掌握这些降维方法及其原理，对于理解和优化机器学习模型至关重要。
本文将对几种常见的数据降维算法进行概述，包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等，并探讨它们的工作原理及应用场景。 #### 二、常见数据降维算法 ##### 2.1 主成分分析(PCA) **定义与原理：** 主成分分析...
在多传感器融合中，可能会用到遗传算法来优化降维过程，遗传算法是一种基于生物进化原理的全局搜索优化技术。 在数据融合的过程中，遗传算法可以用来寻优，通过编码、交叉、变异和选择等步骤，找到最佳的降维参数...
通过对这些代码的详细研究，我们可以深入理解状态观测器的工作原理及其在MATLAB中的实现细节。 总的来说，全维状态观测器和降维状态观测器是控制理论中不可或缺的一部分，它们帮助我们获取系统的全面信息，提高控制...
PCA的工作流程主要包括以下步骤： 1. 数据预处理：通常需要对数据进行中心化处理，即将数据减去其均值，使得数据在每个特征上的均值为0。 2. 计算协方差矩阵：在中心化的数据上计算协方差矩阵，它反映了各特征之间的...
PCA的工作原理主要包括以下步骤： 1. **数据标准化**：首先，由于不同特征的尺度可能相差很大，PCA要求所有特征在同一尺度上，因此通常会先进行数据的标准化或归一化。 2. **计算协方差矩阵**：对标准化后的数据计算...
这些符号在数学和统计学的领域中十分常见，它们有助于表达和解释算法的具体步骤和数学原理。 此外，论文中还包含了一些关于误差、时间复杂度和其他性能指标的讨论。这些内容通常用于评估和比较不同降维算法的效率和...
内容概要：本文详细解析了局部线性嵌入（LLE）的工作原理以及相较于传统PCA方法的优势，并逐步推导了LLE算法的具体实现过程。此外，文中还包括关于如何选择K近邻数目并对K大于输入维度D时可能遇到的问题提出了解决...
当然，也可以自定义算法，这有助于深入理解PCA的内部工作原理。 总的来说，PCA是数据分析中的重要工具，尤其在机器学习和图像处理等领域有广泛的应用。通过Java实现PCA，我们可以灵活地处理各种数据集，进行有效的...
- 还可以通过自定义代码实现PCA，这有助于理解其内部工作原理。 7. **结果解释**： - 主成分得分`scores`是降维后的新数据，载荷`loadings`表示原始特征如何映射到新的主成分上。 - 特征值描述了每个主成分的...
此外，代码的可用性和无误性意味着可以直接利用这段代码进行降维操作，为后续的数据分析工作提供便利。 总之，PCA是一种强大的工具，能够帮助我们处理高维数据并提取关键信息。通过C语言实现PCA，不仅能够提升效率...
**工作原理** 1. **构建邻接矩阵**: 首先，给定一个高维数据集，需要确定每个数据点的邻居。这通常通过计算所有数据点之间的距离并选取最接近的一些点来完成。 2. **权重矩阵计算**: 对于每个数据点，使用其邻居...
**二、KPCA工作原理** 1. **核函数选择**：KPCA的核心是选择合适的核函数，如高斯核（RBF）、多项式核、Sigmoid核等。核函数将原始数据从原始输入空间映射到一个高维特征空间，使得在特征空间中的数据变得线性可分...
通过研究这些文件，我们可以深入理解2D-LDA的工作原理，学习如何应用该算法解决实际问题，以及优化算法性能的方法。在实际应用中，结合深度学习等现代技术，2D-LDA还能进一步提升人脸识别的准确性和效率。
在本资源中，我们主要探讨的是使用MATLAB实现t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）算法进行数据...通过研究和实践这些代码，我们可以更好地掌握t-SNE的工作原理，并将其应用于自己的数据分析项目中。
学习这些内容可以帮助我们深入理解SVD的工作原理，并掌握如何将其应用于实际问题中。 总结来说，SVD是一种强大的矩阵分解技术，它在降维、图像压缩、数据融合和推荐系统等多个领域都有重要应用。这个压缩包提供的...