Учитывая постоянное число функций, t-SNE Барнса-Хата имеет сложность , случайные проекции и PCA имеют сложность что делает их «доступными» для очень больших наборов данных.O ( n logн )О(NжурналN)O(n\log n)O ( n )О(N)O(n) С другой стороны, методы, основанные на многомерном масштабировании, имеют...
Я беру фиктивные данные о температуре и продажах мороженого и классифицирую их по K-средним (n кластеров = 2), чтобы выделить 2 категории (полностью фиктивные). Сейчас я делаю анализ основных компонентов этих данных, и моя цель - понять, что я вижу. Я знаю, что цель PCA состоит в том, чтобы...
Настройка проблемы У меня есть данные (изображения) высокой размерности (4096), которые я пытаюсь визуализировать в 2D. С этой целью я использую t-sne способом, подобным следующему примеру кода Karpathy . Документация Scikit-Learn рекомендует использовать PCA, чтобы сначала уменьшить размерность...
Возьмите 20 случайных точек в 10000-мерном пространстве с каждой координатой из N( 0 , 1 )N(0,1)\mathcal N(0,1) . Разделите их на 10 пар («пары») и добавьте среднее значение каждой пары («ребенок») к набору данных. Затем проведите PCA по полученным 30 точкам и постройте график PC1 против PC2....
Представьте, что у вас есть многоугольник, определенный набором координат и его центр масс находится в . Вы можете рассматривать полигон как равномерное распределение с полигональной границей. (x1,y1)...(xn,yn)(x1,y1)...(xn,yn)(x_1,y_1)...(x_n,y_n)(0,0)(0,0)(0,0) Мне нужен метод, который найдет...