dimensionality专题
【Dimensionality Reduction】数据降维方法分类
数据降维基本原理是将样本点从输入空间通过线性或非线性变换映射到一个低维空间，从而获得一个关于原数据集紧致的低维表示。 数据降维工具箱drtoolbox中众多算法，这里简单做个分类。 因为很多并没有仔细了解，在此次只对八种方法做分类：主成分分析（Principal Component Analysis,PCA)、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）、等
机器学习入门（12）——降维(Dimensionality Reduction)
目标一：数据压缩（Motivation I_ Data Compression）目标二：可视化（Motivation II_ Visualization）主成分分析问题（Principal Component Analysis Problem Formulation）主成分分析算法（Principal Component Analysis Algorithm）选择主成分的数量（Choos
chapter8 Dimensionality Reduction（降维）
设置 首先，确保代码在python2和python3中都能正常工作，导入一些通用模块，确保MatplotLib以内联方式绘制图形，并准备一个函数来保存这些图形: from __future__ import division,print_function,unicode_literalsimport numpy as npnp.random.seed(42)%matplotlib inlin