什么是高维特征非线性技术？

在机器学习中，我们通常需要处理各种各样的数据，这些数据可能包含许多特征。当特征的数量很大时，我们称之为高维数据。由于高维数据的复杂性，传统的线性模型往往难以处理这些数据。 高维特征非线性技术就是为了解决这个问题而产生的。高维特征非线性技术是一种将高维数据映射到低维空间中进行处理的技术。通过这种方式，我们可以将高维数据转化为低维数据，并且保留原始数据的特征信息。在低维空间中，我们可以使用更加简单和有效的模型来处理数据，从而提高模型的准确性和效率。

高维特征非线性技术的应用场景

高维特征非线性技术在许多领域中都有广泛的应用。以下是一些常见的应用场景：

• 自然语言处理：在自然语言处理中，我们通常需要处理大量的文本数据，这些数据往往包含许多特征。通过使用高维特征非线性技术，我们可以将文本数据转化为低维空间中的向量，从而更加有效地处理文本数据。
• 图像识别：在图像识别中，我们需要处理大量的图像数据，并且每个图像都包含许多像素。通过使用高维特征非线性技术，我们可以将图像数据转化为低维空间中的向量，从而更加有效地处理图像数据。
• 推荐系统：在推荐系统中，我们需要处理大量的用户和物品数据，并且每个用户和物品都包含许多特征。通过使用高维特征非线性技术，我们可以将用户和物品数据转化为低维空间中的向量，从而更加有效地进行推荐。

常见的高维特征非线性算法

以下是一些常见的高维特征非线性算法：

• 主成分分析（PCA）：主成分分析是一种常见的降维算法，它可以将高维数据映射到低维空间中，并且保留原始数据的主要特征。
• 流形学习：流形学习是一种将高维数据映射到低维空间中的技术，它可以保留原始数据的局部结构和几何形状。
• 自编码器：自编码器是一种神经网络模型，它可以将高维数据映射到低维空间中，并且保留原始数据的特征信息。

• 核方法：核方法是一种将高维数据映射到低维空间中的技术，它可以通过使用核函数将数据映射到高维空间中进行处理。

总结

高维特征非线性技术是一种在机器学习领域中广泛应用的技术，它可以帮助我们更好地处理高维度数据。通过将高维数据映射到低维空间中进行处理，我们可以使用更加简单和有效的模型来处理数据，从而提高模型的准确性和效率。在实际应用中，我们可以根据不同的场景选择不同的算法来进行处理，以达到最优的效果。

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大数据分析需要哪些工具

稍微整理了下常用到的大数据分析工具，看下能不能帮到你1.专业的大数据分析工具2.各种Python数据可视化第三方库3.其它语言的数据可视化框架一、专业的大数据分析工具1、FineReportFineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。 2、FineBIFineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。 FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。 上手简单，可视化库丰富。 可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。 二、Python的数据可视化第三方库Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。 在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。 这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。 1、pyechartsEcharts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。 当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。 2、BokehBokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。 三、其他数据可视化工具1、Echarts前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。 大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的网络大数据产品，如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。 2、D3D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。 但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

数据可视化——四种非线性降维方式

非线性降维，计算数据集中每行与其他行的距离（默认为欧氏距离）转换为概率。 PCA属于线性降维，不能解释复杂多项式之间的关系，t-SNE是根据t分布随机领域的嵌入找到数据之间的结构特点。 原始空间中的相似度由高斯联合概率表示，嵌入空间的相似度由“学生t分布”表示。 加载所需包 第一步：计算数据集中每行与其他行的距离（默认为欧式距离），转换为概率向量； 第二步：对每一行重复操作，得到概率矩阵； 第三步：沿两条新轴用学生t分布对数据随机化； 第四步：逐渐迭代，通过最小化KL散度，使得二维空间的新概率矩阵尽可能接近原高维空间。 较于正态分布，使用t分布能更好地分散可能的数据簇，更易识别；基于所实现的精度，将t-SNE与PCA和其他线性降维模型相比，结果表明t-SNE能够提供更好的结果,这是因为算法定义了数据的局部和全局结构之间的软边界。 缺点：不能保留全局结构、.计算量较大、不可预测新数据、无法像PCA一样投影新数据、簇间距离意义不大。 dims ：参数设置降维之后的维度，默认值为2 perplexity：控制距离转化为概率的分布：局部结构 5-30-50 全局结构，取值小于 (nrow(data) - 1)/ 3，数据集越大，需要参数值越大; theta：权衡速度与精度，取值越大，精度越低。 精确 0-0.5-1 最快，默认值0.5； eta：学习率，越少越精确，越多迭代次数越少，默认值200； max_iter：最多迭代次数，默认值1000。 真假钞数据,将banknote数据集去掉Status标签列后赋值给 可视化 查看每个特征的降维效果图：假设数据分布在流形上，并沿着流形测量行间距离，利用流形学和投影技术达到降维目的。 第一步，计算高维空间中的点之间的距离，将它们投影到低维空间，并计算该低维空间中的点之间的距离； 第二步，使用随机梯度下降来最小化这些距离之间的差异。 相较于 t-SNE ，计算量较小、可预测新数据、确定性算法、保留双结构 n_neighbors：控制模糊搜索区域的半径：更少邻域 到 更多邻域; min_dist：低维下允许的行间最小距离：更集中 到 更分散； metric：选择距离的测度方法：欧氏距离、曼哈顿距离等； n_epochs：优化步骤的迭代次数。 数据框包含4个变量，50个观测。 Murder：每十万人中因谋杀逮捕人数 Assault：每十万人中因攻击逮捕人数 UrbanPop：城镇人口百分比 Rape：每十万人中因强奸逮捕人数 根据umap1的大小将数据分簇，并设置不同的颜色： 设定 n_components = 3， 再运行 UMAP，将得到结果的 layout 部分传递给 ggpairs()。 () %>% setNames(c(umap1, umap2)) %>% GGally::ggpairs() + theme_bw()是一种自组织（竞争型）神经网络，用两个维度来表示一个数据集，使相似的行更靠近。 将距离小的个体集合划分为同一类别，距离大的个体集合划分为不同类别。 相较于K-means，SOM无需预先提供聚类数量。 SOM 与 LLE 的优点：非线性还原算法、新数据可以映射到SOM上、训练成本相当不高、LLE算法可重复。 SOM 与 LLE 的缺点： 1.输入层网络：输入层网络节点与数据集同行数，同列数，但数据集需要归一化。 2.输出层网络：一般根据数据集的维度来构建输出层网络。 （例：二维情况，希望分为4类，输出层可设计为4*2的矩阵） 3.随机给每个节点分配权重 根据输入层的数据集的维度和输出层的的预估分类数，定义权重节点的维度。 （例：数据集是二维的，权重的行数就定为2，分4类，权重的列数就选4。 权重值一般给定一个0-1之间的随机值） 4.随机选择一行，并计算其与网格中每个节点权重的距离（相似度，通常为欧式距离），把此行放到权重与该行距离最小的节点中（BMU，best matching unit）。 5.更新BMU（基本思想是：越靠近优胜节点，更新幅度越大；越远离优胜节点，更新幅度越小）及其邻域内节点的权重（取决于邻域函数）。 6.重复步骤3-5，迭代指定次数。 LLE是广泛使用的图形图像降维方法，属于流形学习(Manifold Learning)的一种，实现简单，其假设数据在较小的局部是线性的，也就是说，某一个数据可以由它邻域中的几个样本来线性表示。 （LLE 非常适合处理卷起或扭曲状的数据，但不能是闭合流形，不能是稀疏的数据集，不能是分布不均匀的数据集等等，这限制了它的应用。 ） 1.计算行间距，设定超参数k。 2.对一行选出其最近的k行，表示为其线性组合，该线性组合系数为权重。 3.对每行重复操作，使得数据在2或3维空间中（近乎）保持该线性组合关系。 优点：可以学习任意维的局部线性的低维流形、计算复杂度相对较小、实现容易。 缺点：算法对最近邻样本数的选择敏感，不同的最近邻数对最后的降维结果有很大影响。 除了维数，k （近邻数量）是唯一需要确定的超参数，K可以通过函数计算出来：calc_k() ① m 表示维数，通常2 或 3 ② kmin，kmax 决定 k 取值域 ③ parallel，是否多核运行，默认为否 ④ cpus 指定使用 cpu 核数 设置列名 检查缺失值 3D图形展示 让3D图像可以用鼠标转动 找出使rho最小的K值 使用最优的K值，降维：