DimensionReduce
DimensionReduce[{example1,example2,…}]
把实例 examplei 投影成低维近似流形.
DimensionReduce[examples,n]
投影到 n 维空间中的近似流形.
更多信息和选项
- DimensionReduce 可用于多种数据类型,包括数值、 文本、 声音和图像,以及这些类型的组合.
- 每个 examplei 可以是单个数据元素、数据元素列表、数据元素关联或 Dataset 对象.
- DimensionReduce[examples] 自动为近似流形选择合适的维度.
- DimensionReduce[examples] 等价于 DimensionReduce[examples,Automatic].
- 可以给出以下选项:
-
FeatureExtractor Identity 怎样提取要学习的特征 FeatureNames Automatic 分配给 examplei 的元素的名称 FeatureTypes Automatic 假设 examplei 的元素的特征类型 Method Automatic 要使用哪种降维算法 PerformanceGoal Automatic 优化目标 RandomSeeding 1234 内部应怎样对伪随机数字生成器进行播种 TargetDevice "CPU" 执行培训的目标设备 - PerformanceGoal 的可能设置包括:
-
"Quality" 最大化降维质量 "Speed" 最大化降维速度 - Method 的可能设置包括:
-
Automatic 自动选择方法 "Autoencoder" 使用可训练的自动编码器 "Hadamard" 使用 Hadamard 矩阵对数据进行投影 "Isomap" 等距映射 "LatentSemanticAnalysis" 潜在语义分析方法 "Linear" 自动选择最佳的线性方法 "LLE" 本地线性嵌入 "MultidimensionalScaling" 度量多维尺度分析 (metric multidimensional scaling) "PrincipalComponentsAnalysis" 主成分分析方法 "TSNE" -分布随机领域嵌入算法 "UMAP" 统一流形逼近与投影 (uniform manifold approximation and projection) - 对于 Method"TSNE",支持下列子选项:
-
"Perplexity" Automatic 使用的困惑度值 "LinearPrereduction" False 在运行 t-SNE 算法前是否进行轻度的线性预降维处理 - RandomSeeding 的可能设置包括:
-
Automatic 每次调用函数时都自动重新播种 Inherited 使用外部播种的随机数字 seed 明确指定整数或字符串作为种子 - DimensionReduce[…,FeatureExtractor"Minimal"] 表明内部预处理应尽可能简单.
范例
打开所有单元关闭所有单元范围 (6)
选项 (6)
FeatureTypes (1)
第一个特征被解释为数据型. 使用 FeatureTypes 将第一个特征解释为名义型:
Method (2)
PerformanceGoal (1)
采用设置 PerformanceGoal"Quality" 对图像数据进行降维,并测量训练时间:
使用 PerformanceGoal"Speed" 进行同一操作:
TargetDevice (1)
使用系统默认的 GPU 上完全连接的 "AutoEncoder" 约简向量的维数并查看 AbsoluteTiming:
应用 (1)
数据集可视化 (1)
Wolfram Research (2015),DimensionReduce,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/DimensionReduce.html (更新于 2018 年).
文本
Wolfram Research (2015),DimensionReduce,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/DimensionReduce.html (更新于 2018 年).
CMS
Wolfram 语言. 2015. "DimensionReduce." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2018. https://reference.wolfram.com/language/ref/DimensionReduce.html.
APA
Wolfram 语言. (2015). DimensionReduce. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/DimensionReduce.html 年