特征选择之数据降维

# coding = utf-8 from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold from sklearn.decomposition import PCA ''' 数据降维:特征的数量减少(即columns减少) 1.特征选择原因: 1.数据冗余:部分特征的相关度高,容易消耗计算机性能 2.噪声:部分特征对预测结果有影响 2.特征选择 方式1: Filter(过滤式 VarianceThreshold): 从方差大小考虑样本的数据

一. 高维数据降维 高维数据降维是指采取某种映射方法,降低随机变量的数量.例如将数据点从高维空间映射到低维空间中,从而实现维度减少.降维分为特征选择和特征提取两类,前者是从含有冗余信息以及噪声信息的数据中找出主要变量,后者是去掉原来数据,生成新的变量,可以寻找数据内部的本质结构特征. 简要来说,就是通过对输入的原始数据的特征学习,得到一个映射函数,实现将输入样本映射后到低维空间中,其原始数据的特征并没有明显损失.通常新空间的维度要小于原空间的维度.目前大部分降维算法是处理向量形式的数据. 二.

04 数据降维 降维: 降低特征的数量 特征选择 主成分分析 特征选择: 特征选择的原因 冗余:部分特征的相关度高,容易消耗计算性能 噪声:部分特征对计算结构有影响 特征选择是什么? 定义: 特征选择就是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征,特征在选择前和选择后可以改变值,也可以不改变值,但是选择后的特征维数肯定比选择前小.因为我们只选择了其中的一部分特征. 主要方法: Filter (过滤式):Variance Threshold (方差的过滤) Embedded (嵌入式):

标准化和缺失值的处理 标准化 : 特点 : 通过对原始数据进行变换把数据变换到均值为0, 标准差为1的范围内. ## 对于归一化来说:如果出现异常点,影响了大值和小值,那么结果显然会发生改变 对于标准化来说:如果出现异常点,由于具有一定数据量,少量的异常点对于平均值的影响并不大,从 而方差改变较小.在已有样本足够多的情况下比较稳定,适合现代嘈杂的大数据场景. ## 标准化API : API : sklearn.preprocessing.StandarScaler StandardScaler(

本文原始地址见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8002329,在此添加了一些自己的注释方便理解 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.内容大多来自

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的数据降维章节的笔记. 十四.降维 (Dimensionality Reduction) 14.1 动机一:数据压缩 本小节主要介绍第二种无监督学习方法:dimensionality reduction,从而实现数据的压缩,这样不仅可以减少数据所占磁盘空间,还可以提高程序的运行速度.如下图所示的例子,假设有一个具有很多维特征的数据集(虽然下图只画出2个特征),可以看到x1以cm为单位,x2以inches为单位,它们都是测量长

数据降维--低秩恢复 在实际的信号或图像采集与处理中,数据的维度越高, 给数据的采集和处理带来越大的限制.例如,在采集三维或四维(三个空间维度再加上一个频谱维度或一个时间维度) 信号时,往往比较困难.然而,随着数据维数的升高,这些高维数据之间往往存在较多的相关性和冗余度.信号的维度越高,由于数据本身信息量的增长比数据维度增长慢得多,也就使得数据变得越冗余.一个明显的例子就是,视频信号要比单幅图像的可压缩的空间大得多. 例如,对于一幅图像而言,其像素间的相关性表现在图像在某个变换域的系数是稀疏分布

上一篇文章讲了PCA的数据原理,明白了PCA主要的思想及使用PCA做数据降维的步骤,本文我们详细探讨下另一种数据降维技术—奇异值分解(SVD). 在介绍奇异值分解前,先谈谈这个比较奇怪的名字:奇异值分解,英文全称为Singular Value Decomposition.首先我们要明白,SVD是众多的矩阵分解技术中的一种,矩阵分解方式很多,如三角分解(LU分解.LDU分解.乔列斯基分解等).QR分解及这里所说的奇异值分解:其次,singular是奇特的.突出的.非凡的意思,从分解的过程及意义来看

原文:http://blog.csdn.net/yujianmin1990/article/details/48223001 数据的形式是多种多样的,维度也是各不相同的,当实际问题中遇到很高的维度时,如何给他降到较低的维度上?前文提到进行属性选择,当然这是一种很好的方法,这里另外提供一种从高维特征空间向低纬特征空间映射的思路. 数据降维的目的 数据降维,直观地好处是维度降低了,便于计算和可视化,其更深层次的意义在于有效信息的提取综合及无用信息的摈弃. 数据降维的方法 主要的方法是线性映射和非线性