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python导入鸢尾花数据集,使用主成分分析函数对鸢尾花数据集
降维数据
集和原始数据集分别进行线性判别比较分析的准确率
一、实验目的 1、复习主成分分析的原理和算法 2、使用sklearn库函数实现对鸢尾花数据集的主成分分析,观察主成分分析的作用 3、(选做)解读基于主成分分析和支持向量机的人脸识别程序 二、实验步骤 1、导入鸢尾花数据集,查看数据分布情况: 选取三个特征查看数据分布情况 选取两个特征查看数据分布情况 2、使用主成分分析函数对鸢尾花数据集降维 3、对降维后的数据集和原始数据集分别进行线性判别分析,比较分析的准确率 4、(选做)使用数值计算方法实现步骤2,深入了解主成分分析的实现过程 三、实验结果与讨论 1、简单清楚的叙述主成分分析的过程 2、绘制人脸识别程序的流程框图
2024-04-17 17:37:14
1.45MB
python
数据集
主成分分析
人脸识别
1
数据预处理ppt(内容包括总体介绍_标准化与正则化_缺失值处理_降维处理)
笔者在给同事培训“数据预处理”专题时使用的ppt,共3讲。分别是: 数据预处理1_总体介绍_标准化与正则化 数据预处理2_缺失值处理 数据预处理3_降维处理 主要内容是对数据预处理的框架式总结,来源均来自互联网(如有侵权请评论告知,谢谢)。
2023-03-06 18:47:28
3.09MB
数据预处理
降维
数据标准化
缺失值处理
1
多维度数据融合的输电线路故障智能诊断系统
针对当前输电线路故障诊断的需求,结合智能电网运行中产生的大量结构多样、来源复杂的数据,将这些大数据归类于不同的维度,设计了基于多维度数据融合的输电线路故障智能诊断系统。对多维度的诊断结果融合架构、融合方法等进行了设计,并给出了故障智能诊断系统的主要功能模块和整体结构。最后,通过该系统的运行,表明了多维度数据融合的诊断结果具有较高的诊断速度和准确度,在电力行业故障诊断方面具有良好的应用前景。
2022-09-05 21:03:41
1.5MB
多维度
故障诊断
特征降维
数据融合
1
Exploratory Data Analysis with MATLAB
Martinez, Martinez, Solka, Exploratory Data Analysis with MATLAB, 2ed, CRC, 2011。英文版探索性数据分析,使用Matlab实现。体系较完整的介绍了数据降维,数据聚类以及数据可视化的经典方法,其中不少一些新近发展起来的方法。
2021-10-07 22:50:56
6.43MB
数据降维
数据聚类
数据可视化
1
python代码实现TSNE
降维数据
可视化教程
TSNE降维 降维就是用2维或3维表示多维数据(彼此具有相关性的多个特征数据)的技术,利用降维算法,可以显式地表现数据。(t-SNE)t分布随机邻域嵌入 是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。 python代码 km.py #k_mean算法 import pandas as pd import csv import pandas as pd import numpy as np #参数初始化 inputfile = 'x.xlsx' #销量及其他属性数据 outputfile = 'x_1.xlsx' #保存结果的文件名 k = 2
2021-06-24 14:12:11
68KB
python
可视化
教程
1
机器学习之PCA降维.zip
使用矩阵方法对高维数据降维
2021-06-17 18:10:34
4KB
机器学习
pca降维
数据处理
1
python代码实现TSNE
降维数据
可视化教程
今天小编就为大家分享一篇python代码实现TSNE
降维数据
可视化教程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-04-20 15:11:07
67KB
python
TSNE
降维数据
可视化
1
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