完成多维数据的降维程序

资 源 简 介

完成多维数据的降维程序

详 情 说 明

多维数据降维是机器学习中预处理数据的关键技术，旨在减少数据维度同时保留重要信息。最常见的降维方法包括主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)。

PCA通过正交变换将原始特征转换为一组线性不相关的变量，即主成分。这些主成分按方差大小排序，通常前几个主成分就能捕获大部分数据变异。实现时需先标准化数据，计算协方差矩阵，再求解特征值和特征向量。

其他降维技术如t-SNE适合可视化高维数据，而LDA则在降维时考虑类别信息。选择合适方法需考虑数据特点和分析目标，如是否保留局部结构或最大化类别可分性。降维后数据更易于可视化和建模，且能缓解维度灾难问题。