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随着互联网广泛应用于人们的生产和生活实际中,应用大量数据来解决实际问题成为一种新型的职业类型和行业特点,因此广大数据处理和数据分析师们在数据分析工作方面做了许多研究,在数据分析和数据处理的过程中,经常遇到复杂高维数据,如何采取一定的降维方法将高维数据转化为低维数据,而常见的降维方法分为线性和非线性两大类,本文通过高维数据分析过程中的降维工作总结了一些经典的降维方法,在此基础上阐述了降维方法的研究对于数据分析以及数字化行业的好处和优势。 相似文献
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<正>数学中,维是指一个问题中元素的自由度,即该元素的坐标数,如数轴上点的维数是1,平面内点和直线的维数是2,在空间中点和平面的维数是3等等.降维则是通过一些数学方法,将高维的数学问题降为低维的数学问题,从而使问题简化,达到解决问题的目的.降维,作为一种数学方法,意指如：一般问题的特殊值解法,多元减为少元,立体几何问题转化为平面几何问题等等.降维方法是处理数学问题的一种行之有效的方法,但在教学中还不仅要介绍降维方法, 相似文献
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近年来,各种复杂数据得到广泛应用。但复杂数据的高维性,比如说三维人体运动数据。给后续分析和处理带来了困难。本文对等测地线距离（ISOMAP）的非线性流型学习方法进行扩展,克服了其无法应用到新数据集的先天缺陷,然后应用到运动捕获数据的降维中。实验结果显示,该降维方法很好地揭示了数据的内在结构,实现了高效的降维。能够有效地应用于计算机专业课程教学研究领域。 相似文献
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投影寻踪技术是国际统计界于70年代中期发展起来的、用来处理和分析高维观测数据,尤其是非正态、非线性高维数据的一种新兴统计方法。它利用计算机直接对高维数据进行投影降维分析,进行数据客观投影诊断,自动找出能反映高维空间规律的数据结构,达到研究分析高维数据的目的。本文对30多年来投影寻踪技术在应用领域方面的文献进行收集整理,探讨投影寻踪技术在相关领域的应用和发展状况,为从事投影寻踪研究或应用的专业人员获取和利用相关信息提供线索和参考。 相似文献
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景明利 《西安文理学院学报》2014,(4):48-52
分类介绍了目前具有代表性的数据降维方法,重点阐述了一种新的数据降维方法 -压缩感知,在此基础上,分析了各种数据降维算法的优缺点,并对数据降维研究中存在的问题进行了剖析. 相似文献
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黄利文 《通化师范学院学报》2013,(4):9-11
针对高维数据的判别问题,采用改进的主成分分析法进行降维,按85%的贡献率提取判别数据的主成分,然后以近邻原则建立距离判别准则,并以该准则对待判样品进行判别归类.实例表明,对于高维数据的判别问题,通过降维的方法,有助于提高判别模型的判别正确率. 相似文献
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本文将机器学习领域的降维理念应用至化学大概念教学中,通过采取事实降维到本质、数据降维到模型、个别降维到一般等降维策略,进行围绕大概念的教学设计,从而达到帮助学生理解大概念的目的。 相似文献
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在模式识别领域,人脸特征数据相对庞大,为了提取人脸主要的特征数据,提高识别系统的运行效率,对特征数据的降维是必须的操作。针对现有降维算法对识别率有较大影响的问题,本文总结了各类降维算法,提出了一种优化的降维算法。 相似文献