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夜间灯光数据“合成DMSP(1992-2020)”（年度数据）25 个回复 - 8481 次查看 版本号：D70012.0说 明 本工作室前期根据VIIRS_DNB_VNLV2数据集提取和简单处理，得到中国区域的VIIRS年度数据集，时间跨度为2012-2020年（版本号：D70011.1[1]）。进而，又结合DMSP_OLS V4数据集，根据相关参考文献 ...2021-5-3 14:35 - 倔天性 - 现金交易版
面板数据降维
5 个回复 - 2417 次查看 我有35个样本，3年的数据，但在做影响因素分析时，设定了9个解释变量，感觉样本太少变量太多，想请教一下各位大神如何进行面板数据降维呢，我想到了主成分分析，但是我又不知道面板数据的主成分分析怎么做，求教各路 ...2017-3-26 01:15 - somnus91 - Stata专版
5 个回复 - 2417 次查看 我有35个样本，3年的数据，但在做影响因素分析时，设定了9个解释变量，感觉样本太少变量太多，想请教一下各位大神如何进行面板数据降维呢，我想到了主成分分析，但是我又不知道面板数据的主成分分析怎么做，求教各路 ...2017-3-26 01:15 - somnus91 - Stata专版
基于无监督学习的模式自动分类
基于镜像神经网络的数据降维
0 个回复 - 313 次查看 摘要翻译： 提出了一种基于多层镜像神经网络和Forgy聚类算法的无监督学习方法。多层镜像神经网络是一种神经网络，它可以用广义的数据输入（不同类别的图像模式）进行非线性降维，并用Forgy的算法将得到的低维码用于无 ...2022-3-5 21:22 - 能者818 - Forum
0 个回复 - 313 次查看 摘要翻译： 提出了一种基于多层镜像神经网络和Forgy聚类算法的无监督学习方法。多层镜像神经网络是一种神经网络，它可以用广义的数据输入（不同类别的图像模式）进行非线性降维，并用Forgy的算法将得到的低维码用于无 ...2022-3-5 21:22 - 能者818 - Forum
如何对时间序列数据降维？
1 个回复 - 2218 次查看 论文有7个时间序列的变量，想降维成1个指标。 主成分分析方法对时间序列降维似乎有的文献提出了质疑。 而且有1个变量序列不平稳也没法用主成分分析…… 想问问还有没有常用的办法…… 傅里叶和小波变换可以么？似 ...2019-7-29 13:01 - 寄天夏 - 计量经济学与统计软件
1 个回复 - 2218 次查看 论文有7个时间序列的变量，想降维成1个指标。 主成分分析方法对时间序列降维似乎有的文献提出了质疑。 而且有1个变量序列不平稳也没法用主成分分析…… 想问问还有没有常用的办法…… 傅里叶和小波变换可以么？似 ...2019-7-29 13:01 - 寄天夏 - 计量经济学与统计软件
数据降维-高相关滤波
4 个回复 - 3708 次查看 数据可通过kappa函数来确定多重共线性是否很显著 但请问R中是否有函数能够直接从大于40个变量中确定哪两个变量相关性高？ 还是用for函数一个一个做循环，再用which函数找出相关性高的变量？2018-2-26 21:24 - Thanos123 - R语言论坛
4 个回复 - 3708 次查看 数据可通过kappa函数来确定多重共线性是否很显著 但请问R中是否有函数能够直接从大于40个变量中确定哪两个变量相关性高？ 还是用for函数一个一个做循环，再用which函数找出相关性高的变量？2018-2-26 21:24 - Thanos123 - R语言论坛
基于Autoencoder网络的数据降维和重构
1 个回复 - 682 次查看 摘要：在机器学习,模式识别以及数据挖掘等诸多研究领域中,往往会面临着“维数灾难”问题。因此,特征数据的降维方法,即将高维的特征数据如何进行简化投射到低维空间中再进行处理,成为当前数据驱动的计算方法研究热点之 ...2018-1-27 18:20 - 论文库 - 人工智能论文版
1 个回复 - 682 次查看 摘要：在机器学习,模式识别以及数据挖掘等诸多研究领域中,往往会面临着“维数灾难”问题。因此,特征数据的降维方法,即将高维的特征数据如何进行简化投射到低维空间中再进行处理,成为当前数据驱动的计算方法研究热点之 ...2018-1-27 18:20 - 论文库 - 人工智能论文版
主成分分析与线性判别分析两种数据降维算法的对比研究
0 个回复 - 925 次查看 摘要：在模式识别与机器学习中,为了降低高维数据带来的巨大运算量,通常需要对数据进行降维预处理。在常用的数据降维算法中,主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）是两种最常用的降维方法。由于这两种算法具有较强的 ...2017-12-29 11:20 - DL-er - 人工智能论文版
0 个回复 - 925 次查看 摘要：在模式识别与机器学习中,为了降低高维数据带来的巨大运算量,通常需要对数据进行降维预处理。在常用的数据降维算法中,主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）是两种最常用的降维方法。由于这两种算法具有较强的 ...2017-12-29 11:20 - DL-er - 人工智能论文版
数据降维：特征值分解和奇异值分解的实战分析
0 个回复 - 2455 次查看 数据降维：特征值分解和奇异值分解的实战分析 现在我们再回顾下这些问题，首先，提取主成分的必要性，从数字信号的角度分析，主成分时方差较大，称为信号，而噪声是方差较小的；极限讲，如果100个样本点都汇集成 ...2017-12-10 15:14 - ada89k - Forum
0 个回复 - 2455 次查看 数据降维：特征值分解和奇异值分解的实战分析 现在我们再回顾下这些问题，首先，提取主成分的必要性，从数字信号的角度分析，主成分时方差较大，称为信号，而噪声是方差较小的；极限讲，如果100个样本点都汇集成 ...2017-12-10 15:14 - ada89k - Forum
数据降维处理：PCA之特征值分解法例子解析
0 个回复 - 2720 次查看 数据降维处理：PCA之特征值分解法例子解析 在数据预处理：PCA原理推导中我们说到，求数据 X 的 k 个主成分就是求解这个方阵的前 k 个最大特征值对应的特征向量。 我们还是拿高三101班的数学和外语的分数，要 ...2017-12-8 18:13 - 安格鸥 - Forum
0 个回复 - 2720 次查看 数据降维处理：PCA之特征值分解法例子解析 在数据预处理：PCA原理推导中我们说到，求数据 X 的 k 个主成分就是求解这个方阵的前 k 个最大特征值对应的特征向量。 我们还是拿高三101班的数学和外语的分数，要 ...2017-12-8 18:13 - 安格鸥 - Forum
【独家发布】高维面板数据降维与变量选择方法研究
2 个回复 - 2822 次查看 RT， 转载地址：地址 -------------------------2016年7月12日10:14:132016-7-12 10:13 - 日新少年 - Stata专版
2 个回复 - 2822 次查看 RT， 转载地址：地址 -------------------------2016年7月12日10:14:132016-7-12 10:13 - 日新少年 - Stata专版
