1、引言当我们处理高维数据时,经常会遇到维度灾难的问题,即许多算法无法有效处理高维数据,且计算不仅变得更加复杂,还存在过拟合和维数诅咒等问题。因此,如何有效地降低数据维度是一个关键问题。 为此,很多学…
```python class KPCA: def __init__(self, n_components=2, kernel='linear'): self.n_components = n_components self.kernel = kernel def fit(self, X): # 计算核矩阵 kernel_matrix = self._calculate_kernel_matrix(X) # 中心化核矩阵 centered_kernel_matrix = self._center_kernel_matrix(kern...
将聚集后的核矩阵的特征值按照降序排列,选择前k个特征值所对应的特征与标准PCA不同,这里的特征向量不是主成份轴,而是将样本映射到这些轴上。 3.3 使用Python实现kPCA from scipy.spatial.distance import pdist, squareform from scipy import exp from numpy.linalg import eigh import numpy as np def rbf_kernel...
Python 的机器学习库 Scikit-learn (sklearn)[3]:sklearn.decomposition.KernelPCA.inverse_transform Bakır G H, Weston J, Schölkopf B. Learning to find pre-images [J]. Advances in neural information processing systems, 2004, 16: 449-456. 通过步骤1-9实现故障检测模型的建立。对于测试数据,在...
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VMD分解,python代码,包络线,包络谱,中心频率,峭度值,能量熵,样本熵,模糊熵,排列熵,近似熵,包络熵,频谱图,包含所有程序的python代码 1487 -- 8:28 App 2024大湾区杯粤港澳金融数学建模B题数据集代码和完整论文分析 723 -- 7:26 App 利用MATLAB仿真得到2bit单波束的超表面远场方向图 479 -- 1:07 App 推...
我们先用Python工具实现半月形的效果,这样便于理解KPCA的实现过程。 构建的半月形可视化效果如下: 从上图可以看出,红色代表一类,而蓝色代表另一类。 很明显,这两个半月形是难以线性分离的,我们的目标是借助KPCA打开半月形,以便数据集能够成为线性分类器的输入。
《Python机器学习》Sebastian Raschka著,机械工业出版社 定义 LR:给定一个自变量 和因变量 ,拟合一条直线使得样例数据点与拟合直线之间的距离最短,最常用的是采用平均平方距离来计算。(P3) PCA:在高维数据中找到最大方差的方向,并将数据映射到一个维度不大于原始数据的新的子空间上。(P77) ...
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