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使用cpython来进行维度缩减

于 2022-04-24 发布 文件大小:3.50 kB
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代码说明:

使用cpython进行维度所见,比传统的python脚本写出来的代码要方便,简洁。运行速度大幅提升。

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  • pca实现代码
    1.PCA是一种降维方法,降维致力于解决三个问题: a缓解维数灾难, b压缩数据的同时最小化信息损失,即去除数据噪声; c将几百维的数据降到几维方便可视化; d 降低算法开销。 PCA将数据投射到一个低维子空间实现降维。例如,二维数据集降维就是把点投射成一条线,数据集的每个样本都可以用一个值表示,不需要两个值。三维数据集可以降成二维,就是把变量映射成一个平面。一般情况下,n维数据集可以通过映射降成k维子空间,其中k是选取的主成分数目。
    2022-02-04 11:58:08下载
    积分:1
  • PCA by singular Value decomposition
    提供了Python笔记本代码。PCA可以通过特征值分解或奇异值分解技术执行。此代码通过特征值分解执行PCA
    2022-08-08 02:23:52下载
    积分:1
  • 使用cpython来进行维度缩减
    使用cpython进行维度所见,比传统的python脚本写出来的代码要方便,简洁。运行速度大幅提升。
    2022-04-24 05:38:12下载
    积分:1
  • PCA by singular Value decomposition
    提供了Python笔记本代码。PCA可以通过特征值分解或奇异值分解技术执行。此代码通过奇异值分解执行PCA
    2023-02-28 15:35:03下载
    积分:1
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