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ENVI5.5.2/IDL8.7.2新特性
2019年2月，ENVI 5.5.2、IDL 8.7.2 新版本发布。 ENVI5.5.2主要新功能如下： 新增波段扩展工具 新增波谱库维数扩展工具 新增开源遥感数据下载工具 改进ReprojectRaster、Layer Stacking、Seamless Mosaic、ROI Tool、ENVI Modeler、ArcGIS 一体化集成、二次开发等工具。 可以通过以ML: Dimensionality Reduction - Principal Component Analysis
Source: Coursera Machine Learning provided by Stanford University Andrew Ng - Machine Learning | Coursera Dimensionality Reduction - Principal Component Analysis (PCA) notations: $u_k$: the k-th principal component of variation $z^{(i)}$: the projection2022 年 5 篇与降维方法的有关的论文推荐
1、Dimension Reduction for Spatially Correlated Data: Spatial Predictor Envelope 2、Unsupervised Machine Learning for Exploratory Data Analysis of Exoplanet Transmission Spectra 3、Statistical Treatment, Fourier and Modal Decomposition 4、SLISEMAP:论文解读（LLE）《Nonlinear Dimensionality Reduction by Locally Linear Embedding》and LLE
论文题目：《Nonlinear Dimensionality Reduction by Locally Linear Embedding 》 发表时间：Science 2000 论文地址：Download 简介 局部线性嵌入(Locally Linear Embedding，简称LLE)重要的降维方法。 传统的 PCA，LDA 等方法是关注样本方差的降维方法，LLE 关注于降维时保持样对抗样本检测：Characterizing Adversarial Subspaces Using Local Intrinsic Dimensionality
Characterizing Adversarial Subspaces Using Local Intrinsic Dimensionality Abstract 深度神经网络对于对抗样本的攻击是十分脆弱的。要理解对抗样本，我们需要对对抗样本所在空间（对抗子空间）进行特征描述。作者通过局部固有维数（Local Intrinsic Dimensionality, LID）来表sklearn概述
Simple and efficient tools for predictive data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on NumPy, SciPy, and matplotlib Open source, commercially usable - BSD license 分类(Classification) 回归(Regression) 聚类(Clustering) 降curse of dimensionality 维数灾难的两个表现
1.数据在高维空间中会变的稀疏 2.高维空间中向量之间的欧氏距离已经不具有判定距离远近的功能了。 点赞 收藏 分享 文章举报 Tchunren 发布了23 篇原创文章 · 获赞 6 · 访问量 4964 私信 关注Dimensionality and hige dimensional data: definition, examples, curse of..
Dimensionality in statistics refers to how many attributes a dataset has. For example, healthcare data is notorious for having vast amounts of variables (e.g. blood pressure, weight, cholesterol level). In an ideal world, this data could be represented inBook: The TimeViz Browser
website; A visual survey of visualization techniques for time-oriented data. 1. Left pannel ----- filter of visualization techniques; Number of variables: univariate; multivariate; Arrangement: linear; cyclic; Time primitives: instant, interval; Visuali第八周 第二部分
维数约减 (dimensionality reduction)Dimensionality Reduction ---降维
Dimensionality Reduction —降维 预备知识 Data: X=(x1,x2,...,xN)N∗MT=(x1Tx2T...xNT)=(x11x12...x1Mx21x22...x2M...xN1xN2...xNM) X = (x_1,x_2,...,x_N)^T_{N*M} = \left(\begin{matrix} x_1^T\\x_2^T\\...\\ x_N^T\end{matrix}\right) = \left(\begin{matrix} xPCA
参考： [1] 机器学习-白板推导系列（五）-降维（Dimensionality Reduction）机器学习课程-第 8 周-降维(Dimensionality Reduction)—主成分分析(PCA)
1. 动机一：数据压缩 第二种类型的 无监督学习问题，称为 降维。有几个不同的的原因使你可能想要做降维。一是数据压缩，数据压缩不仅允许我们压缩数据，因而使用较少的计算机内存或磁盘空间，但它也让我们加快我们的学习算法。 但首先，让我们谈论 降维是什么。作为一种生动的例子，我们收集