《数据降维技术》课件.pptx

该【《数据降维技术》课件 】是由【小屁孩】上传分享，文档一共【23】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【《数据降维技术》课件 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。《数据降维技术》ppt课件12021/10/10星期日Contents目录数据降维技术概述数据降维的主要方法数据降维技术的实践数据降维技术的评估与优化案例分析22021/10/10星期日数据降维技术概述0132021/10/10星期日数据降维技术是一种通过减少数据的维度,同时保留数据中的重要特征的方法。它可以将高维度的数据投影到低维度的空间中,以便于数据的可视化、分类、聚类等任务。数据降维技术的定义根据降维的目的和降维后的数据性质,可以将数据降维技术分为特征选择和特征提取两类。特征选择是从原始特征中选取最重要的特征,而特征提取则是通过某种映射关系将原始特征转换为新的特征。降维技术的分类数据降维技术的定义42021/10/10星期日数据降维技术的应用场景数据可视化通过将高维度的数据降维为二维或三维,可以更好地观察数据的分布和规律,有助于发现数据中的模式和异常。分类和聚类通过数据降维,可以将高维度的数据转换为低维度的数据,使得分类和聚类算法的性能得到提升。机器学****在许多机器学****算法中,特征的维度可能会很高,导致算法的性能下降。通过数据降维,可以降低特征的维度,提高算法的性能。52021/10/10星期日优势数据降维技术可以有效地降低数据的维度,提高算法的性能和效率;同时,它还可以帮助我们更好地理解数据的结构和模式。挑战数据降维技术可能会丢失一些原始数据的信息,导致数据的失真;同时,如何选择合适的降维方法和确定降维后的维度也是一项具有挑战性的任务。数据降维技术的优势与挑战62021/10/10星期日数据降维的主要方法0272021/10/10星期日应用场景PCA广泛应用于数据预处理、特征提取、数据可视化等领域。概念PCA是一种常用的数据降维方法,它通过将原始数据投影到由数据集主成分所构成的新空间中,达到降低数据维度的目的。原理PCA通过计算数据集的协方差矩阵,找到数据集的主成分,这些主成分能够最大程度地保留数据集中的信息。步骤1)对原始数据进行中心化处理;2)计算协方差矩阵;3)对协方差矩阵进行特征值分解,得到主成分;4)将原始数据投影到主成分构成的新空间中。主成分分析(PCA)82021/10/10星期日线性判别分析(LDA)概念LDA是一种有监督学****的降维方法,它通过将原始数据投影到由类别间差异最大的方向所构成的新空间中,达到降低数据维度的目的。原理LDA通过最大化类别间差异、最小化类别内差异的目标函数,找到最佳投影方向。步骤1)对原始数据进行中心化处理;2)计算类别的平均值和散度矩阵;3)对散度矩阵进行特征值分解,得到最佳投影方向;4)将原始数据投影到最佳投影方向所构成的新空间中。应用场景LDA广泛应用于人脸识别、文本分类、手写数字识别等领域。92021/10/10星期日输入标题原理概念t-分布邻域嵌入算法(t-SNE)t-SNE是一种非线性降维方法,它通过将原始数据投影到由低维概率分布所构成的新空间中,达到降低数据维度的目的。t-SNE广泛应用于高维数据的可视化、聚类、异常检测等领域。1)对原始数据进行中心化处理;2)使用高斯分布计算样本之间的相似度;3)优化目标函数,得到低维概率分布;4)将原始数据投影到低维空间中。t-SNE通过优化目标函数,使得相似样本在低维空间中尽可能接近,不相似样本尽可能远离。应用场景步骤102021/10/10星期日