【Scikit-Learn 中文文档】无监督降维
来源:互联网 发布:linux获取cpu使用率 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 03:33
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/unsupervised_reduction.html
英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/unsupervised_reduction.html
官方文档: http://scikit-learn.org/stable/
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贡献者: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh#贡献者
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4.4. 无监督降维
如果你的特征数量很多, 在监督步骤之前, 可以通过无监督的步骤来减少特征. 很多的 无监督学习 方法实现了一个名为 transform
的方法, 它可以用来降低维度. 下面我们将讨论大量使用这种模式的两个具体示例.
4.4.1. PCA: 主成份分析
decomposition.PCA
寻找能够捕捉原始特征的差异的特征的组合. 请参阅 分解成分中的信号(矩阵分解问题).
示例
ref: ‘sphx_glr_auto_examples_applications_plot_face_recognition.py’
4.4.2. 随机投影
模块: random_projection
提供了几种用于通过随机投影减少数据的工具. 请参阅文档的相关部分: 随机投影.
示例
- The Johnson-Lindenstrauss bound for embedding with random projections
4.4.3. 特征聚集
cluster.FeatureAgglomeration
应用 层次聚类 将行为类似的特征分组在一起.
示例
- Feature agglomeration vs. univariate selection
- Feature agglomeration
特征缩放
请注意,如果功能具有明显不同的缩放或统计属性,则 cluster.FeatureAgglomeration
可能无法捕获相关特征之间的关系.使用一个 preprocessing.StandardScaler
可以在这些 设置中使用.
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英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/unsupervised_reduction.html
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有兴趣的们也可以和我们一起来维护,持续更新中 。。。
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