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降维算法最新视觉报道_大数据处理的一般流程包括的内容(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

降维算法

23个必学机器学习项目指南机器学习是一种让计算机从数据中学习并进行预测的技术。以下是23个基本的机器学习算法，帮助你快速入门：线性回归算法 (Linear Regression) 𐟓ˆ 支持向量机算法 (Support Vector Machine, SVM) 𐟓 最近邻居/k-近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN) 𐟏 逻辑回归算法 (Logistic Regression) 𐟎†𓧭–树算法 (Decision Tree) 𐟌𓊫-平均算法 (K-Means) 𐟔„ 随机森林算法 (Random Forest) 𐟌𒊦œ𔧴 贝叶斯算法 (Naive Bayes) 𐟧 降维算法 (Dimensional Reduction) 𐟓‰ 梯度增强算法 (Gradient Boosting) 𐟚€ 这些算法是机器学习研究和构建的基础，它们能够使计算机在数据中学习并进行预测。

机器学习12大经典算法全解析 𐟌Ÿ机器学习在当今社会中有着广泛的应用，作为人工智能的核心支柱之一，它包含了哪些经典的算法呢？今天我们将通过45页的PPT来详细讲解这12大经典算法。 𐟓Š1. 回归算法 𐟓‹2. 基于实例的算法 𐟔„3. 正则化算法 𐟌𓴮 决策树算法 𐟐Ÿ5. 贝叶斯算法 𐟔춮 基于核的算法 𐟏𗯸7. 聚类算法 𐟛’8. 关联规则算法 𐟧 9. 人工神经网络算法 𐟔10. 深度学习 𐟓‰11. 降维算法 𐟤12. 集成算法这些算法在机器学习的实际应用中发挥着重要作用，通过这次讲解，希望能帮助你更好地理解和掌握这些经典算法。

【Genome Biology |单细胞组学与疾病研究中心郑小琪团队开发空间转录组数据降维新算法】近日，上海交通大学公共卫生学院、上海交通大学医学院单细胞组学与疾病研究中心郑小琪课题组在基因组学领域顶级期刊Genome Biology杂志发表了题为GraphPCA: a fast and interpretable dimension reduction algorithm for spatial transcriptomics data的方法论文章。该研究开发了一个快速、可解释性的拟线性降维算法——GraphPCA。基于模拟实验及真实数据的评估结果表明，GraphPCA有效提升了包含空间域检测、降噪以及轨迹推断等多项下游分析任务的性能。这项研究为空间转录组数据的分析提供了一个强有力的新工具，有助于更深入地理解细胞在组织中的复杂相互作用和功能。近年来，空间转录组(Spatial transcriptomics, ST) 技术的快速发展使得研究人员在获取基因表达谱的同时保留了细胞在组织中的空间位置信息，从而能够揭示组织内细胞在空间结构上的异质性。然而，空间转录组数据具有高稀疏性、高维性和低信噪比等特点，为后续数据分析带来了巨大挑战。作为下游分析前必要的预处理步骤，降维不仅可以提高信噪比，还能有效缓解维数灾难。目前，大多数研究人员直接将针对单细胞转录组数据的降维算法应用到空间转录组数据（如Seurat、Scanpy、STUtility等）。然而，这些方法未能充分利用ST数据中的空间信息，可能导致低维嵌入的效率降低，甚至错误的生物学发现。虽然近期已有一些专门针对ST数据的降维算法（如SpatialPCA、DR-SC等），但这些方法或依赖复杂的参数推断，或缺乏模型可解释性。为了克服这些缺陷，本研究基于图正则化表示以及主成分分析法，开发了一种快速、可解释的拟线性降维算法——GraphPCA，该算法可以有效处理空间转录组数据，并提高了低维嵌入的生物学解释能力。 GraphPCA建立在灵活的主成分分析框架上，它通过利用位点/细胞之间的空间邻域结构作为图约束，使得低维嵌入能够有效地保留位置信息。GraphPCA的输入包括基因表达矩阵和位点的空间坐标，这些信息被用于构建位点/细胞间的空间邻域图（默认为k近邻图）。与经典的主成分分析方法不同，GraphPCA通过求解一个受空间邻域图约束的优化问题来推断整合了空间位置和基因表达信息的低维嵌入矩阵。由于该优化问题存在封闭解，GraphPCA的计算效率远高于基于深度学习的方法，从而可以高效地处理不同规模的ST数据。通过图约束，GraphPCA可以使相邻位点/细胞在低维空间中的投影更加接近，并且每个嵌入维度都与特定的空间基因表达模式高度相关，这使得基因-成分的投影矩阵能够反映共表达基因模块的空间表达差异性。作者随后在大量模拟数据和不同物种、组织区域、测序技术的真实数据上进行了广泛的评估，验证了GraphPCA得到的低维嵌入在空间域检测、轨迹推断和去噪等下游分析任务中的性能。此外，GraphPCA模型的灵活性使其能够轻松扩展到多样本整合，通过融合其它切片的基因表达信息进一步提高空间域检测的准确性。

152幅图表带你轻松掌握17种算法！《图解机器学习算法》是一本非常适合机器学习初学者的入门书籍。这本书详细介绍了有监督学习和无监督学习的17种常用算法，涵盖了回归、分类、降维和聚类等机器学习的主要问题。包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林、K近邻和主成分分析等经典算法，让你对机器学习算法体系有一个全面的了解。这本书不仅介绍了各种算法，还涵盖了机器学习的基础概念和评估方法。第1章介绍了机器学习的定义和工作流程等整体框架；第4章重点讲解了有监督学习的评估方法、提高模型性能的方法以及对复杂文本和图像数据的处理。这本书的一大亮点是全彩图解。通过大量的图表，原本抽象复杂的算法变得一目了然，方便读者快速理解各算法的特征。每个算法都用几页的篇幅进行讲解，配合直观的图示，使读者能够更轻松地掌握算法的核心思想和工作原理，避免了被复杂的数学公式和理论推导所困扰。而且书中几乎没有复杂的数学公式和统计术语，降低了阅读门槛，即使是没有深厚数学基础或在阅读机器学习专业书时感到吃力的读者，也能轻松读懂，有助于初学者建立对机器学习的兴趣和信心。各算法均搭配了Python代码实现，通过实际操作加深对机器学习算法的理解和掌握，提高编程实践能力，为将理论应用到实际项目中打下基础。各算法自成一节，方便读者作为案头书随时查找，可以根据自己的兴趣或需求挑选特定的算法进行学习和研究。对于对机器学习感兴趣的初学者、想学习更多机器学习算法的人以及希望根据问题选择恰当算法的人来说，《图解机器学习算法》是一本值得一读的书籍。

10种降维算法优缺点详解，收藏必看！降维算法在数据分析和机器学习中扮演着至关重要的角色。它们能够降低数据集的复杂性和噪声，从而提高模型的效率和准确性。通过识别和保留最具信息量的特征，降维算法可以减少计算成本和资源需求，是处理高维数据和解决过拟合问题的关键工具。以下是10种最常用和最重要的降维算法模型： 𐟌Ÿ 主成分分析（PCA） 𐟌Ÿ 线性判别分析（LDA） 𐟌Ÿ 奇异值分解（SVD） 𐟌Ÿ 独立成分分析（ICA） 𐟌Ÿ 非负矩阵分解（NMF） 𐟌Ÿ 核主成分分析（KPCA） 𐟌Ÿ t-分布邻域嵌入（t-SNE） 𐟌Ÿ 均值散布嵌入（MDS） 𐟌Ÿ 局部线性嵌入（LLE） 𐟘‚ 非线性降维算法（UMAP）这些算法各有优缺点，适用于不同的数据集和场景。了解并掌握这些算法，可以帮助你更好地处理高维数据，提升模型的性能。

𐟓Š PCA分析可视化图表集锦 𐟎芰Ÿ” 深入探索主成分分析（PCA）的奇妙世界！PCA，这一广泛使用的数据降维算法，不仅能帮助你“瘦身”数据，还能揭示隐藏在其中的秘密。 𐟓ˆ P1/2/3 PCA双标图：一图在手，数据无忧！这些图表清晰地展示了数据样本在两个主成分（PC1和PC2）上的分布，让你一目了然数据的整体结构和样本间的相似性。 𐟒Ž P4.碎石图：想要更深入地了解每个主成分的解释力度吗？这张碎石图将为你揭示每个主成分解释的方差占比，并展示bootstrap的散抖动点图，让你的结果更加可靠。 𐟓Š P5.变量载荷图与P6.变量贡献率图：这两张图表展示了各个变量在主成分PC1和PC2上的载荷与贡献率。它们将帮助你理解每个变量对主成分的贡献，从而更好地优化你的数据模型。 𐟚€ 现在就开启你的PCA分析之旅吧！让这些可视化图表成为你的得力助手，带你探索数据的无限可能！

PCA算法详解：降维与特征提取的艺术 𐟎芥˜🯼Œ大家好！今天我们来聊聊PCA（主成分分析）算法。这个算法在机器学习中可是个大名鼎鼎的降维神器哦！其实，PCA的核心思想非常简单，就是通过找到一个方向向量，把高维数据投影到这个方向上，使得投影后的数据方差最大化。听起来有点拗口，但没关系，我们一步一步来。降维是什么鬼？𐟤” 首先，我们要明白一个概念——降维。简单来说，就是把高维数据变成低维数据。为什么要降维呢？其实有几个原因：一是数据压缩，节省存储空间；二是加快计算速度；三是让数据更容易理解。举个例子，就像你把一本书从二维（页数）降到一维（关键词），或者把三维（空间）降到二维（平面）。 PCA是怎么工作的？𐟒𛊊PCA的核心就是找到一个方向向量，把数据投影到这个方向上，使得投影后的数据方差最大化。这个过程听起来有点抽象，但其实就是通过一些数学计算来实现的。具体步骤如下：均值归一化：先计算所有特征的均值，然后把每个特征减去这个均值。如果特征的数量级不同，还需要除以标准差。计算协方差矩阵：接下来，我们要计算所有特征之间的协方差矩阵。计算特征向量：然后，找出协方差矩阵的特征向量。奇异值分解：用奇异值分解得到一个n㗫维度的Ureduce矩阵。这一步是在U矩阵中取前k个向量。计算新特征向量：最后，通过一些复杂的计算公式来得到新的特征向量。需要掌握的知识点𐟓š 这里有两个地方需要大家自己去补充一下知识：一是关于奇异值分解（SVD）的知识；二是如何确定主成分k的数量。这两个问题都在图片中有详细的解释，大家可以自己去看看。小结𐟓 总的来说，PCA算法是一种非常强大的降维工具，可以帮助我们更好地理解和处理高维数据。希望这篇文章能帮到你们，如果有任何问题或者想法，欢迎在评论区留言哦！加油！𐟒ꀀ

𐟤–人工智能专业探秘𐟔 𐟎“想要了解人工智能专业都学些什么吗？这里给你揭秘！ 𐟧–先，数学和编程基础是必不可少的。你需要掌握Numpy矩阵运算、KNN算法等机器学习的基础知识，还有Python编程语言，这是人工智能开发的重要工具。 𐟓š接下来，你会深入学习概率论和科学计算，如高斯贝叶斯、决策树算法等，这些都是机器学习算法的核心。 𐟖寸在实践应用方面，你将通过项目流程体验，如线性回归、PCA降维算法等，来提升自己的实践技能。此外，你还会接触到图像处理、自然语言处理等前沿技术。 𐟤最后，团队合作和项目经验也是人工智能专业学习中不可或缺的一部分。通过参与实际项目，你将学会如何与团队成员协作，共同解决复杂问题。 𐟚€现在，你是不是对人工智能专业有了更深入的了解呢？如果你对这门学科感兴趣，不妨进一步探索吧！

𐟚릅Ž入数据分析！能劝一个算一个 𐟌🥈†享一位小学妹的经历 𐟌Œ“越公平的机会，越需要努力” 𐟌𑥰学妹原本学的是景观设计，后来决定转行 𐟑‘她说：“设计与天赋有关” 𐟒릛𞧻对设计抱有过高的期望 𐟙†‍♀️我很佩服她的行动力 𐟤𗢀♀️如果是我，可能只会拖延几个月 𐟔决定转行后，她开始向相关行业的朋友请教 ❓如何学习 ❓如何入门 ⭕但转行并不容易 𐟉‘在公平的机会面前，努力会有收获 𐟒”数据分析不仅仅是做表格，思维也很重要 𐟌Ÿ分析工具： 𐟒ŽExcel：掌握基本函数、数据透视表等。 𐟒ŽSQL：掌握表的增、删、改、查、表连接、子查询以及窗口函数。 𐟒ŽPython：掌握基本数据结构、语句和各种库。 𐟒Ž可视化工具：PowerBI、FineBI、Tableau等。 𐟌Ÿ指标体系：掌握指标体系搭建、AARRR模型和行业分析方法。 𐟌Ÿ算法模型：掌握模型原理、运用、调优和效果评估。 𐟌Ÿ机器学习：有监督学习（回归算法与分类算法）和无监督学习（聚类算法和降维算法）。 𐟌Ÿ项目实战：多做多练多思考，找与实际工作相近的项目。 𐟌Ÿ找工作：简历要优化，准备好常见面试问题。 𐟌Ÿ误区：并不需要做到100分才能面试，基础掌握即可，实战很重要。 𐟒”数据分析行业，想往上走并不简单，需要学很多东西，努力会有收获。

45页PPT搞定机器学习12大经典算法机器学习在日常生活中的应用越来越广泛，作为人工智能的核心知识之一，它包含了十大经典算法。今天，我们将通过45页PPT详细讲解这12大经典算法。 𐟓Š 线性回归 𐟓ˆ 逻辑回归 𐟌𓠥†𓧭–树 𐟐Ÿ 朴素贝叶斯 𐟔 K-均值 𐟛᯸ 支持向量机（SVM） 𐟑堦œ€近邻算法（KNN） 𐟌𒠩š机森林 𐟓‰ 降维 𐟧 人工神经网络（ANN）这些算法在机器学习中有着广泛的应用，了解它们有助于更好地理解和应用机器学习技术。通过这45页PPT的讲解，你将能够全面掌握这些经典算法的核心概念和原理。

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