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數據降維工具箱

發布時間:2023-12-14 01:55:34

1. matlab中的降維函數是什麼

drttoolbox : Matlab Toolbox for Dimensionality Rection是Laurens van der Maaten數據降維的工具箱
裡面囊括了幾乎所有的數據降維演算法:
- Principal Component Analysis ('PCA')
- Linear Discriminant Analysis ('LDA')
- Independent Component Analysis ('ICA')
- Multidimensional scaling ('MDS')
- Isomap ('Isomap')
- Landmark Isomap ('LandmarkIsomap')
- Locally Linear Embedding ('LLE')
- Locally Linear Coordination ('LLC')
- Laplacian Eigenmaps ('Laplacian')
- Hessian LLE ('HessianLLE')
- Local Tangent Space Alignment ('LTSA')
- Diffusion maps ('DiffusionMaps')
- Kernel PCA ('KernelPCA')
- Generalized Discriminant Analysis ('KernelLDA')
- Stochastic Neighbor Embedding ('SNE')
- Neighborhood Preserving Embedding ('NPE')
- Linearity Preserving Projection ('LPP')
- Stochastic Proximity Embedding ('SPE')
- Linear Local Tangent Space Alignment ('LLTSA')
- Simple PCA ('SPCA')

2. python數據挖掘工具包有什麼優缺點

【導讀】python數據挖掘工具包就是scikit-learn,scikit-learn是一個基於NumPy, SciPy,
Matplotlib的開源機器學習工具包,主要涵蓋分類,回歸和聚類演算法,例如SVM,
邏輯回歸,樸素貝葉斯,隨機森林,k-means等演算法,代碼和文檔都非常不錯,在許多Python項目中都有應用。

優點:

1、文檔齊全:官方文檔齊全,更新及時。

2、介面易用:針對所有演算法提供了一致的介面調用規則,不管是KNN、K-Means還是PCA.

3、演算法全面:涵蓋主流機器學習任務的演算法,包括回歸演算法、分類演算法、聚類分析、數據降維處理等。

缺點:

缺點是scikit-learn不支持分布式計算,不適合用來處理超大型數據。

Pandas是一個強大的時間序列數據處理工具包,Pandas是基於Numpy構建的,比Numpy的使用更簡單。最初開發的目的是為了分析財經數據,現在已經廣泛應用在Python數據分析領域中。Pandas,最基礎的數據結構是Series,用它來表達一行數據,可以理解為一維的數組。另一個關鍵的數據結構為DataFrame,它表示的是二維數組

Pandas是基於NumPy和Matplotlib開發的,主要用於數據分析和數據可視化,它的數據結構DataFrame和R語言里的data.frame很像,特別是對於時間序列數據有自己的一套分析機制。有一本書《Python
for Data Analysis》,作者是Pandas的主力開發,依次介紹了iPython, NumPy,
Pandas里的相關功能,數據可視化,數據清洗和加工,時間數據處理等,案例包括金融股票數據挖掘等,相當不錯。

Mlpy是基於NumPy/SciPy的Python機器學習模塊,它是Cython的擴展應用。

關於python數據挖掘工具包的優缺點,就給大家介紹到這里了,scikit-learn提供了一致的調用介面。它基於Numpy和scipy等Python數值計算庫,提供了高效的演算法實現,所以想要學習python,以上的內容得學會。

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