特征降维

数据降维Aotucoder优化

算法自编码是一种数据降维工具，特别适用于Matlab环境中的优化。

Matlab 0 2024-08-18

探索无监督学习：聚类、降维与特征提取

无监督学习是一类强大的机器学习方法，其核心在于从无标签数据中学习内在结构和模式。常见的无监督学习技术包括： 聚类分析: 将数据点划分为不同的组，使得组内相似度高，组间相似度低。 主成分分析 (PCA): 一种降维技术，通过线性变换将原始数据映射到低维空间，保留数据的主要特征。 稀疏编码与学习: 通过学习一组基向量，将数据表示为这些基向量的稀疏线性组合，从而实现特征提取和降维。

算法与数据结构 1 2024-05-19

详解LDA与PCA的特征降维方法及matlab实例演示

详细解析了线性判别分析（LDA）与主成分分析（PCA）的特征降维原理与方法，并结合实际分类示例，使用matlab进行了详细演示，展示了如何利用matlab生成散点图。

Matlab 0 2024-08-28

图像数据挖掘中基于概念格的高维特征降维研究

在图像数据挖掘中，高维图像特征数据通常会增加数据处理的复杂性。为了解决这一问题，提出了一种基于概念格的图像特征降维算法。该算法通过将图像的HSV颜色特征转换为图像形式背景，并对背景的概念格进行属性约简，以有效降低数据维度。实验结果表明，这种降维方法不仅有效，而且比传统的主成分分析方法具有显著优势。

数据挖掘 0 2024-08-13

二维空间数据降维

在二维空间中，以两个指标 x1 和 x2 为例，可以用总方差来表示信息总量。通过线性组合，将 x1 和 x2 的信息集中到新的指标 y1 上，并舍弃包含较少信息的 y2，从而实现数据降维，并用 y1 进行后续分析。

统计分析 5 2024-05-19

高维数据降维的LASSO算法MATLAB实现

随着数据维度的增加，高维数据降维问题变得尤为重要。MATLAB提供了丰富的功能，使得LASSO算法在高维数据集上得以有效实现。

Matlab 2 2024-07-23

主成分分析：降维利器

想象一个高斯分布，它的平均值位于 (1, 3)，在 (0.878, 0.478) 方向上的标准差为 3，而在正交方向上的标准差为 1。黑色向量表示该分布协方差矩阵的特征向量，其长度与对应特征值的平方根成比例，并移动到以原始分布平均值为原点。 主成分分析 (PCA) 是一种强大的降维技术，广泛应用于多元统计分析。它通过识别并保留对数据方差贡献最大的主成分，在降低数据维度的同时最大程度地保留数据信息。

统计分析 2 2024-05-21

MATLAB实现PCA光谱降维程序

MATLAB实现的PCA光谱降维程序，专注于光谱数据的降维处理。

算法与数据结构 0 2024-08-08

34种数据降维方法代码

34种数据降维方法代码.zip

统计分析 2 2024-07-12

matlab的LE降维算法代码.zip

matlab的LE降维算法代码.zip

Matlab 3 2024-07-30