網(wǎng)站seo如何做,小型企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),廣州網(wǎng)站推廣多少錢,var_dump調(diào)試wordpress#t-SNE #UMAP #PCA #數(shù)據(jù)降維 #貝葉斯分類器 #多分類1 分別利用PCA、t-SNE、UMAP對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。 2 利用Bayesian分類器對(duì)降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練、預(yù)測(cè)。 3 計(jì)算結(jié)果的混淆矩陣#xff0c;對(duì)比請(qǐng)看圖。 #xff08;MATLAB 代碼注釋#xff09;在數(shù)據(jù)科學(xué)中#xff0c;降維技…#t-SNE #UMAP #PCA #數(shù)據(jù)降維 #貝葉斯分類器 #多分類 1 分別利用PCA、t-SNE、UMAP對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。 2 利用Bayesian分類器對(duì)降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練、預(yù)測(cè)。 3 計(jì)算結(jié)果的混淆矩陣對(duì)比請(qǐng)看圖。 MATLAB 代碼注釋在數(shù)據(jù)科學(xué)中降維技術(shù)是處理高維數(shù)據(jù)的重要手段它可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)同時(shí)減少計(jì)算復(fù)雜度。本文將介紹三種常見(jiàn)的降維技術(shù)PCA主成分分析、t-SNEt-分布隨機(jī)鄰域嵌入和UMAP均勻流形近鄰?fù)队安⑹褂秘惾~斯分類器對(duì)降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。最后通過(guò)混淆矩陣來(lái)比較不同降維方法的效果。1. 數(shù)據(jù)降維PCA主成分分析PCA是一種線性降維技術(shù)它通過(guò)找到數(shù)據(jù)的主要成分來(lái)降低數(shù)據(jù)的維度。PCA的目標(biāo)是保留數(shù)據(jù)中的最大方差。MATLAB代碼% 加載數(shù)據(jù) load fisheriris; X meas; y species; % 標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù) X_normalized normalize(X); % 應(yīng)用PCA降維到二維 [coeff,score,latent] pca(X_normalized); reduced_data_pca score(:,1:2); % 可視化PCA結(jié)果 figure; gscatter(reduced_data_pca(:,1), reduced_data_pca(:,2), y, [], [], [], filled); title(PCA降維后的數(shù)據(jù)分布);t-SNEt-SNE是一種非線性降維技術(shù)特別適用于高維數(shù)據(jù)的可視化。它能夠很好地保留數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)。MATLAB代碼% 應(yīng)用t-SNE降維到二維 tsneModel tsne(X_normalized, NumDimensions, 2); reduced_data_tsne tsneModel; % 可視化t-SNE結(jié)果 figure; gscatter(reduced_data_tsne(:,1), reduced_data_tsne(:,2), y, [], [], [], filled); title(t-SNE降維后的數(shù)據(jù)分布);UMAPUMAP是一種最近提出的降維技術(shù)它結(jié)合了t-SNE和非線性降維的優(yōu)點(diǎn)能夠更好地保留數(shù)據(jù)的全局和局部結(jié)構(gòu)。MATLAB代碼% 應(yīng)用UMAP降維到二維 umapModel umap.fit(X_normalized); reduced_data_umap umapModel.transform(X_normalized); % 可視化UMAP結(jié)果 figure; gscatter(reduced_data_umap(:,1), reduced_data_umap(:,2), y, [], [], [], filled); title(UMAP降維后的數(shù)據(jù)分布);2. 貝葉斯分類器貝葉斯分類器是一種基于概率的分類方法。在本例中我們將使用MATLAB中的fitcnb函數(shù)來(lái)訓(xùn)練一個(gè)樸素貝葉斯分類器。MATLAB代碼% 劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集 cv cvpartition(size(y,1), Holdout, 0.3); idx_train cv.training; idx_test cv.test; % 對(duì)每種降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類 dims [reduced_data_pca, reduced_data_tsne, reduced_data_umap]; titles {PCA, t-SNE, UMAP}; for i 1:3 X_train dims{i}(idx_train,:); y_train y(idx_train,:); X_test dims{i}(idx_test,:); y_test y(idx_test,:); % 訓(xùn)練貝葉斯分類器 model fitcnb(X_train, y_train); % 預(yù)測(cè) y_pred predict(model, X_test); % 計(jì)算混淆矩陣 C confusionmat(y_test, y_pred); acc sum(diag(C)) / sum(C(:)) * 100; figure; plotconfusion(C); title(sprintf(%s分類混淆矩陣準(zhǔn)確率%.2f%%, titles{i}, acc)); end3. 結(jié)果分析通過(guò)上述步驟我們可以比較PCA、t-SNE和UMAP在降維后的分類效果。從混淆矩陣可以看出每種降維方法在分類任務(wù)中的表現(xiàn)。盡管PCA是一種線性方法但在某些情況下它可能會(huì)表現(xiàn)得比非線性方法更好這取決于數(shù)據(jù)的分布。需要注意的是降維后的結(jié)果可能會(huì)丟失一些信息因此在實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)具體數(shù)據(jù)和任務(wù)需求選擇合適的降維方法。此外貝葉斯分類器的性能也受到降維結(jié)果的影響因此降維和分類器的選擇需要綜合考慮。綜上所述本文通過(guò)PCA、t-SNE和UMAP三種降維方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維再通過(guò)貝葉斯分類器進(jìn)行分類最終通過(guò)混淆矩陣比較了不同降維方法的效果。希望這篇博文能為你的數(shù)據(jù)降維和分類任務(wù)提供一些參考。