常用降維方法

① 什麼是優選法常用的優選法有點哪些

優選法（optimization method）以數學原理為指導,合理安排試驗,以盡可能少的試驗次數盡快找到生產和科學實驗中最優方案的科學方法.即最優化方法.
優選法在數學上就是尋找函數極值的較快較精確的計算方法.1953年美國數學家J.基弗提出單因素優選法棗分數法和0.618法（又稱黃金分割法）

,後來又提出拋物線法.至於雙因素和多因數優選法,則涉及問題較復雜,方法和思路也較多,常用的有降維法、瞎子爬山法、陡度法、混合法、隨機試驗法和試驗設計法等.優選法的應用范圍相當廣泛,中國數學家華羅庚在生產企業中推廣應用取得了成效.企業在新產品、新工藝研究,儀表、設備調試等方面採用優選法,能以較少的實驗次數迅速找到較優方案,在不增加設備、物資、人力和原材料的條件下,縮短工期、提高產量和質量,降低成本等.優選法,是指研究如何用較少的試驗次數,迅速找到最優方案的一種科學方法.例如：在現代體育實踐的科學實驗中,怎樣選取最合適的配方、配比；尋找最好的操作和工藝條件；找出產品的最合理的設計參數,使產品的質量最好,產量最多,或在一定條件下使成本最低,消耗原料最少,生產周期最短等.把這種最合適、最好、最合理的方案,一般總稱為最優；把選取最合適的配方、配比,尋找最好的操作和工藝條件,給出產品最合理的設計參數,叫做優選.也就是根據問題的性質在一定條件下選取最優方案.最簡單的最優化問題是極值問題,這樣問題用微分學的知識即可解決.實際工作中的優選問題

,即最優化問題,大體上有兩類：一類是求函數的極值；另一類是求泛函的極值.如果目標函數有明顯的表達式,一般可用微分法、變分法、極大值原理或動態規劃等分析方法求解（間接選優）；如果目標函數的表達式過於復雜或根本沒有明顯的表達式,則可用數值方法或試驗最優化等直接方法求解（直接選優）.優選法是盡可能少做試驗,盡快地找到生產和科研的最優方案的方法,優選法的應用在我國從70年代初開始,首先由我們數學家華羅庚等推廣並大量應用,優選法也叫最優化方法.
編輯本段優點
怎樣用較少的試驗次數,打出最合適的訓練量,這就是優選法所要研究的問題.應用這種方法安排試驗,在不增加設備、投資、人力和器材的條件下,可以縮短時間、提高質量,達到增強體質．迅速提高運動成績的目的.
編輯本段基本步驟
優選法
1）選定優化判據（試驗指標）,確定影響因素,優選數據是用來判斷優選程度的依據.2）優化判據與影響因素直接的關系稱為目標函數.3）優化計算.優化(選）試驗方法一般分為兩類：分析法：同步試驗法 黑箱法：循序試驗法
編輯本段分類
優選法分為單因素方法和多因素方法兩類.單因素方法有平 優選法
分法、0.618法(黃金分割法)、分數法、分批試驗法等；多因素方法很多．但在理論上都不完備．主要有降維法、爬山法、單純形調優勝.隨機試驗法、試驗設計法等.優選法已在體育領域得到廣泛應用.1.單因素優選法

如果在試驗時,只考慮一個對目標影響最大的因素,其它因素盡量保持不變,則稱為單因素問題.一般步驟：（1）首先應估計包含最優點的試驗范圍,如果用a表示下限,b表示上限,試驗范圍為[a,b];
（2）然後將試驗結果和因素取值的關系寫成數學表達式,不能寫出表達式時,就要確定評定結果好壞的方法.2.多因素優選法
多因素問題：首先對各個因素進行分析,找出主要因素,略去次要因素,劃「多」為「少」,以利於解決問題.

② 降維攻擊的常用環境

IT界，有這樣一個說法一股悲觀情緒在互聯網業蔓延，一群自稱為「心理陰暗」的從業者，糾結於那些沒有底線的競爭、大公司的抄襲、小公司不再創新、最終生態的破壞，可參照《降維攻擊與世界下墜》。
文化界，兩個人打筆仗，打到最後，往往文章的內容變成爭論「他是人，他不是人」這種可笑的攻擊上，這種也叫降維攻擊。比如，有人曾經打筆仗，直接說出了：「文壇是個屁。」，直接降級攻擊KO了某個作家。

③ 現有矩陣降維常用方法

降維方法分為線性核非線性降維，非線性降維又分為基於核函數和基於特徵值的方法。

線性降維方法：PCA ICALDA LFA LPP(LE的線性表示)

於核函數的非線性降維方法：KPCA KICAKDA

基於特徵值的非線性降維方法（流型學習）：ISOMAP LLE LE LPP LTSA MVU

④ 數據挖掘中常用的數據清洗方法有哪些

數據清洗目的主要有：

①解決數據質量問題；

②讓數據更適合做挖掘；

數據清洗是對數據審查過程中發現的明顯錯誤值、缺失值、異常值、可疑數據，選用一定方法進行「清洗」，為後續的數據分析做准備。

數據清洗的方法有：

①數據數值化

對存在各種不同格式的數據形式的原始數據，對其進行標准化操作。對字元串取值，按照ANSI碼值求和得到字元串的值，如果值太大，取一個適當的質數對其求模。

②標准化 normalization

對整體數據進行歸一化工作，利用min-max標准化方法將數據都映射到一個指定的數值區間。

③數據降維

原始數據存在很多維度，使用主成分分析法對數據的相關性分析來降低數據維度。

④數據完整性

數據完整性包括數據缺失補數據和數據去重；

補全數據的方法有：

1. 通過身份證件號碼推算性別、籍貫、出生日期、年齡（包括但不局限）等信息補全；

2. 通過前後數據補全；
   

3. 實在補不全的，對數據進行剔除。

數據去重的方法有：

1. 用sql或者excel「去除重復記錄」去重；
   

2. 按規則去重，編寫一系列的規則，對重復情況復雜的數據進行去重。
   
   

⑤ 什麼叫「降維打擊」

降維打擊指的是，對三維宇宙中某個區域（通常是敵對文明所在的區域）發射一個很小的二維空間碎塊，碎塊用一種力場封裝，力場蒸發以後二維空間與三維空間接觸以後，就會使三維空間向二維空間跌落，使整個空間跌落到二維。

改變對方所處環境，使其無法適應，從而凸顯出己方的優越性，屬於一種戰略手段。這使得該詞最初在商業領域得到快速傳播，用於形容一種商業思維，並由字面「望文生義」，生出其他含義。

即用於形容擁有高端技術的群體直接進入低端技術群體的領域，對後者形成碾壓式的打擊，類似於恃強凌弱、以大欺小和技術碾壓，其天然帶有壓倒性的比較優勢屬性。

降維打擊常用環境：

1、IT界，有這樣一個說法一股悲觀情緒在互聯網業蔓延，一群自稱為「心理陰暗」的從業者，糾結於那些沒有底線的競爭、大公司的抄襲、小公司不再創新、最終生態的破壞，可參照《降維攻擊與世界下墜》。

2、文化界，兩個人打筆仗，打到最後，往往文章的內容變成爭論「他是人，他不是人」這種可笑的攻擊上，這種也叫降維攻擊。比如，有人曾經打筆仗，直接說出了：「文壇是個屁。」，直接降級攻擊KO了某個作家。

⑥ 降維工具手段是什麼

概念 :

若原特徵空間是D維的,現希望降至d維的

運用:

通過單幅圖像數據的高維化,將單幅圖像轉化為高維空間中的數據集合,對其進行非線性降維,尋求其高維數據流形本徵結構的一維表示向量,將其作為圖像數據的特徵表達向量。從而將高維圖像識別問題轉化為特徵表達向量的識別問題,大大降低了計算的復雜程度,減少了冗餘信息所
造成的識別誤差,提高了識別的精度。通過指紋圖像的實例說明,將非線性降維方法(如Laplacian
Eigenmap方法)應用於圖像數據識別問題,在實際中是可行的,在計算上是簡單的,可大大改善常用方法(如K-近鄰方法)的效能,獲得更好的識別效
果。此外,該方法對於圖像數據是否配準是不敏感的,可對不同大小的圖像進行識別,這大大簡化了識別的過程。

⑦ 機器學習中的降維演算法和梯度下降法

機器學習中有很多演算法都是十分經典的，比如說降維演算法以及梯度下降法，這些方法都能夠幫助大家解決很多問題，因此學習機器學習一定要掌握這些演算法，而且這些演算法都是比較受大家歡迎的。在這篇文章中我們就給大家重點介紹一下降維演算法和梯度下降法。
降維演算法
首先，來說一說降維演算法，降維演算法是一種無監督學習演算法，其主要特徵是將數據從高維降低到低維層次。在這里，維度其實表示的是數據的特徵量的大小，當特徵量大的話，那麼就給計算機帶來了很大的壓力，所以我們可以通過降維計算，把維度高的特徵量降到維度低的特徵量，比如說從4維的數據壓縮到2維。類似這樣將數據從高維降低到低維有兩個好處，第一就是利於表示，第二就是在計算上也能帶來加速。
當然，有很多降維過程中減少的維度屬於肉眼可視的層次，同時壓縮也不會帶來信息的損失。但是如果肉眼不可視，或者沒有冗餘的特徵，這怎麼辦呢？其實這樣的方式降維演算法也能工作，不過這樣會帶來一些信息的損失。不過，降維演算法可以從數學上證明，從高維壓縮到的低維中最大程度地保留了數據的信息。所以說，降維演算法還是有很多好處的。
那麼降維演算法的主要作用是什麼呢？具體就是壓縮數據與提升機器學習其他演算法的效率。通過降維演算法，可以將具有幾千個特徵的數據壓縮至若干個特徵。另外，降維演算法的另一個好處是數據的可視化。這個優點一直別廣泛應用。
梯度下降法
下面我們給大家介紹一下梯度下降法，所謂梯度下降法就是一個最優化演算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜索方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。好比將函數比作一座山，我們站在某個山坡上，往四周看，從哪個方向向下走一小步，能夠下降的最快;當然解決問題的方法有很多，梯度下降只是其中一個，還有很多種方法。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於機器演算法中的降維演算法以及梯度下降法，這兩種方法是機器學習中十分常用的演算法，降維演算法和梯度下降法都是十分實用的，大家在進行學習機器學習的時候一定要好好學習這兩種演算法，希望這篇文章能夠幫助大家理解這兩種演算法。

⑧ 數據挖掘中常用的數據清洗方法

數據挖掘中常用的數據清洗方法
對於數據挖掘來說，80%的工作都花在數據准備上面，而數據准備，80%的時間又花在數據清洗上，而數據清洗的工作，80%又花在選擇若干種適當高效的方法上。用不同方法清洗的數據，對後續挖掘的分析工作會帶來重大影響。

1、數值化
由於原始數據往往存在各種不同格式的數據形式，比如如果你要處理的數據是數值型，但是原始數據也許有字元型或者其他，那就要對其進行標准化操作。處理的方式可以很簡單也可以很復雜，我採取過的一個方法是：對字元串取值，按照ANSI碼值求和得到字元串的值，如果值太大，可以取一個適當的質數對其求模，本質上就是映射到一個區間了。然後就得到數值型的數據了。
2、標准化 normalization
由於原始數據各個維度之間的數值往往相差很大，比如一個維度的最小值是0.01，另一個維度最小值卻是1000，那麼也許在數據分析的時候，計算相關性或者方差啥的指標，後者會掩蓋了前者的作用。因此有必要對整體數據進行歸一化工作，也就是將它們都映射到一個指定的數值區間，這樣就不會對後續的數據分析產生重大影響。我採取過的一個做法是：min-max標准化。
3、降維
由於原始數據往往含有很多維度，也就是咱們所說的列數。比如對於銀行數據，它往往就含有幾十個指標。這些維度之間往往不是獨立的，也就是說也許其中之間若乾的維度之間存在關聯，也許有他就可以沒有我，因此咱們可以使用數據的相關性分析來降低數據維度。我使用過的一個方法是：主成分分析法。
4、完整性：
解決思路：數據缺失，那麼補上就好了。
補數據有什麼方法？
- 通過其他信息補全，例如使用身份證件號碼推算性別、籍貫、出生日期、年齡等
- 通過前後數據補全，例如時間序列缺數據了，可以使用前後的均值，缺的多了，可以使用平滑等處理，記得Matlab還是什麼工具可以自動補全

- 實在補不全的，雖然很可惜，但也必須要剔除。但是不要刪掉，沒准以後可以用得上

- 解決數據的唯一性問題
解題思路：去除重復記錄，只保留一條。
去重的方法有：
- 按主鍵去重，用sql或者excel「去除重復記錄」即可，
- 按規則去重，編寫一系列的規則，對重復情況復雜的數據進行去重。例如不同渠道來的客戶數據，可以通過相同的關鍵信息進行匹配，合並去重。

- 解決數據的權威性問題
解題思路：用最權威的那個渠道的數據
方法:
對不同渠道設定權威級別，例如：在家裡，首先得相信媳婦說的。。。

- 解決數據的合法性問題
解題思路：設定判定規則

- 設定強制合法規則，凡是不在此規則范圍內的，強制設為最大值，或者判為無效，剔除

- 欄位類型合法規則：日期欄位格式為「2010-10-10」
- 欄位內容合法規則：性別 in （男、女、未知）；出生日期<=今天

設定警告規則，凡是不在此規則范圍內的，進行警告，然後人工處理

- 警告規則：年齡》110

離群值人工特殊處理，使用分箱、聚類、回歸、等方式發現離群值
解決數據的一致性問題

解題思路：建立數據體系，包含但不限於：

- 指標體系（度量）
- 維度（分組、統計口徑）
- 單位
- 頻度
- 數據

⑨ 感情中降維打擊是什麼意思

在感情中，降維打擊是一種套路，就是一個人找一個各方面條件都比自己差很多的人談談戀愛，然後利用自身優越條件，製造對方的心理落差，讓對方對自己言聽計從，然後操控對方，玩弄感情。

降維打擊這個詞出自中國科幻作家劉慈欣的經典作品《三體》一書，是指外星人使用「二向箔」將太陽系由三維空間降至二維空間的一種攻擊方式。

現指改變對方所處環境，使其無法適應，從而凸顯出己方的優越性，屬於一種戰略手段。這使得該詞最初在商業領域得到快速傳播，用於形容一種商業思維，並由字面「望文生義」，生出其他含義，即用於形容擁有高端技術的群體直接進入低端技術群體的領域，對後者形成碾壓式的打擊，類似於恃強凌弱、以大欺小和技術碾壓，其天然帶有壓倒性的比較優勢屬性。

(9)常用降維方法擴展閱讀

如果說真的受到了很大的傷害，心裡的痛苦無法淡定，那麼轉移注意力無疑是個很好的辦法。對女生來說，轉移注意力的辦法很常見，也很簡單，比如說吃好吃的東西，吃自己想吃的。吃東西是個能讓人產生愉悅感的事情，尤其是吃一些甜食，更是如此。

還可以有其他的方法轉移注意力，比如把難受的時間拿去讀書學技能，讓自己想不起來傷心的事情中，也是一個不錯的選擇。再比如運動和健身，都可以讓自己內心的痛苦感覺釋放出來。

跟朋友傾訴，把那些痛苦和傷害都一並宣洩出來，可以幫助你減輕內心的困擾，不用擔心說，大哭會很丟人沒面子什麼的。把心裡的情緒都發泄出來，而不是壓制在內心，否則這些負面情緒會在心裏面積壓，讓自己很難受。

感情得創傷最快的走出辦法，就是找個人戀愛，或者讀一些有趣的小說，時間是最好的解葯，時間還有就是放下自己的執著，曾經很愛一個人，自己應該去祝福對方。

我們不論變成什麼樣子，不會丟棄我們的只有家人和朋友，如果一個人那段日子特別難受，不防搬回家裡住一段時間或者和朋友住一段時間，讓身邊充滿關懷的人給你溫暖，千萬不要怕給家人帶來麻煩，因為家人更想看到的是你變得更好！

把自己放空，隨著心裡的不開心去看看外面的世界和人群，個人覺得去有大海或者高山的地方為佳，因為看見大海的一瞬間，會有一種自己很渺小的感覺，彷彿所有的煩惱都消失不見。

去到高山的地方，也是同理，會感受到大自然的壯觀，一種自己微不足道的感覺，可以在山上大喊，喊到自己聲嘶力竭，一點力氣都沒有，很釋放情緒！當然，也可去個自己一直想去的地方，看看當地的風俗風情。