本篇目录：
- 1、matlab中的降维函数是什么?
- 2、维度规约(特征的提取和组合)
- 3、降维与可视化
- 4、求大神简述一下LLE算法(或降维算法)在模式识别和数据挖掘中是怎样被应用...
- 5、origin进行主成分分析(pca)作图,求解!
- 6、高光谱影像分类和目标探测要解决的几个核心问题
matlab中的降维函数是什么?
输入参数：X是n x d的样本矩阵，其中n表示样本数，d表示特征纬度。输出参数： （1）coeff是主成分分量，即样本协方差矩阵的特征向量。
每次使用DR进行计算，而DR的维数就是500×300。
解释：其实flipud函数中的最后两个字母ud就是英文中up（上）和down（下）；其实fliplr函数中的最后两个字母lr就是英文中left（左）和right（右）。
维度规约(特征的提取和组合)
降低维度主要有两类方法：特征选择、特征提取。 特征选择——从d个维中找到 提供最多信息的k个维度，丢弃其他(d-k)个维度的数据。 特征提取——找到k个维度的新集合，这k个维度是原来d个维度的组合。
，特征果取：根行作务而求和实际情况选特征，例如网像处进中美功综检制、结巴将征计算等、特征选择：对提取到的特征进行计价和达择，逼常根塌计价行标、致据清况和目标任每等因素进行选浮。
特征选择和特征提取都是属于特征降维（feature reduction）。特征降维分为两种方式，一种就是不改变特征的性质，单纯筛选，即特征选择。一种就是空间变换（映射），改变了原本的特征的性质，即特征提取/特征抽取。
预处理数据集的3个主要维度通常以平面文件的形式出现：列（特征），行（样本）和特征的值，数据归约过程也就是三个基本操作：删除列，删除行，减少列中的值。
降维与可视化
1、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。
2、针对不同目的所使用的降维方法有所不同，比如特征工程是利用专家的知识和经验进行特征抽取和组合以达到降低运算复杂度的目的，而针对可视化呈现效果我们对不同的降维技术又有不同的评估标准。
3、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。
4、降维打击是指在高维空间中的复杂问题，通过降低维度的方法，将问题转化为低维空间中的简单问题来解决。这种方法常被应用于机器学习、数据挖掘等领域。在机器学习中，降维打击是一种常见的数据预处理方法。
求大神简述一下LLE算法(或降维算法)在模式识别和数据挖掘中是怎样被应用...
LLE算法是PCA算法的扩展，通过嵌入高维空间内的流形映射到低维空间来实现数据压缩。ISOMAP是全局性非线性降维，LLE主要是局部母性降维算法，假设每个数据点可以由k个邻近点的母性组合构成，映射后能保持原来的数据性质。
流形学习方法是模式识别中的基本方法，分为线性流形学习算法和非线性流形学习算法，非线性流形学习算法包括等距映射（Isomap），拉普拉斯特征映射（LE），局部线性嵌入(LLE)等。
一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。
预测分析包括分类，预测，关联规则，协作过滤和模式识别（聚类）之类的方法。5：数据缩减和降维 当变量的数量有限并且可以将大量样本数据分类为同类组时，通常会提高数据挖掘算法的性能。减少变量的数量通常称为“降维”。
应用性(A Combination of Theory and Application)：数据挖掘是理论算法和应用实践的完美结合。数据挖掘源于实际生产生活中应用的需求，挖掘的数据来自于具体应用，同时通过数据挖掘发现的知识又要运用到实践中去，辅助实际决策。
origin进行主成分分析(pca)作图,求解!
虽然在第二层境界里面， 也可以直观的看成忽略了最小特征值对应的特征向量所在的维度。 但是你能体会到和第一层境界的差别么？ 一个是找主成分， 一个是维度缩减。 所以在这个层次上，才是把PCA看成降维工具的最佳视角。
在origin2018中，可参考以下步骤做pca分析作图 数据导入。点击右下角pca插件，启动对话框。设置分析数据并点击“OK，进行分析。按照图示点击分析后的图，放大该图。美化图片。
数据导入。点击右下角pca插件，启动对话框。设置分析数据并点击“OK，进行分析。按照图示点击分析后的图，放大该图。美化图片。图片美化包括颜色、图例、字体大小等等。美化后的图片如图。
移到辅助线上有选项的。出现弹框，选择网格，并且选择垂直，并勾选Y=0选项，当然如果想在Y=1做辅助线，只需要填入，Y=1，点击应用，便出现了Y=0的线条。
高光谱影像分类和目标探测要解决的几个核心问题
HA技术应用于高光谱影像目标探测，需要解决的几个关键点：(1)如何设计算法，对原始影像进行谐波运算，使之分解成能量谱成分；(2)对于能量谱成分的合成数据，如何进行有效的背景抑制，以得到最佳的目标探测结果。
输入因子的设计 本节利用谐波分析技术提取高光谱影像的能量谱特征成分，并以此作为输入参数，以探索该技术在高光谱影像精细分类中的应用。
高光谱遥感是当前遥感技术的前沿领域，它利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体获得有关数据，它包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息。
当然可以说现在这些问题开始有逐步的改善——毕竟一句话，问题都解决了，还要搞研究的人干什么。
到此，以上就是小编对于的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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