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compute_mapping.rar_compute_mapping_dts_writer_降维_非线性降维

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简介:
本资源提供计算映射功能,包括非线性降维技术。通过compute_mapping_dts_writer工具,实现数据集维度的有效减少,便于数据分析和模式识别。 输入为二维矩阵;输出为降维结果;共包含34种降维方法,包括线性和非线性、局部和全局以及监督和非监督类型。

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  • compute_mapping.rar_compute_mapping_dts_writer__线
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    本资源提供计算映射功能,包括非线性降维技术。通过compute_mapping_dts_writer工具,实现数据集维度的有效减少,便于数据分析和模式识别。 输入为二维矩阵;输出为降维结果;共包含34种降维方法,包括线性和非线性、局部和全局以及监督和非监督类型。
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    KPCA(Kernel Principal Component Analysis)是一种非线性降维技术,通过核函数将原始数据映射到高维空间进行主成分分析。本教程介绍如何使用R语言实现KPCA数据降维,并探讨其在降低维度方面的应用与优势。 KPCA用于实现数据降维,所用的数据可以自行调整,这里采用的是TE故障中的一个数据集。
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    本教程深入浅出地介绍PCA(主成分分析)降维原理及其应用技巧,帮助学习者掌握数据压缩与特征提取的有效手段。 PCA(主成分分析)是一种广泛使用的数据降维技术。它通过线性变换将原始数据转换到一个新的坐标系中,在这个新的坐标系里,轴按照数据方差的大小排序,从而保留了主要特征并降低了复杂度,同时尽可能保持数据集间的距离不变。在机器学习和数据分析领域,PCA常用于预处理高维数据以减少计算量、提高模型训练效率和泛化能力。 使用Python实现PCA降维通常需要`sklearn`库中的`PCA`类: ```python from sklearn.decomposition import PCA import numpy as np import pandas as pd ``` 假设我们有一个名为`data.csv`的数据文件,将其加载为DataFrame: ```python data = pd.read_csv(data.csv) X = data.iloc[:, :-1] # 假设最后一列是目标变量,只取特征列。 ``` 接着对数据进行标准化处理以确保PCA的结果不受尺度的影响: ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) ``` 接下来创建`PCA`对象并指定要保留的主成分数量: ```python n_components = 2 # 假设我们要保留前两个主成分。 pca = PCA(n_components=n_components) ``` 然后应用PCA变换: ```python X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) ``` 结果数据集`X_pca`是降维后的版本,每行代表原数据在新的主成分空间的坐标。我们可以通过属性查看每个主成分解释的方差比例来评估降维效果: ```python variance_ratio = pca.explained_variance_ratio_ ``` 此外,还可以使用`inverse_transform`方法将降维后的数据恢复到原始空间,但请注意由于信息丢失,恢复的数据可能与原始数据有所不同: ```python X_reconstructed = pca.inverse_transform(X_pca) ``` 在实际应用中,PCA不仅可以用于数据可视化(二维或三维的PCA结果可以绘制在平面上),还可以作为其他算法预处理步骤以提高它们的表现。