常用降維方法有

㈠ 什麼是降維打擊，怎麼降維打擊

1、降維攻擊出自中國科幻作家劉慈欣的科幻小說《三體Ⅲ·死神永生》，從三維降至二維的攻擊由二向箔觸發。

2、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。

3、降維攻擊有別於降級攻擊，兩者的區別有點像量與質的區別。如果有人說降級攻擊，最多是說兩者的水平不在一個層次；但如果說降維打擊，則代表兩者已經不是在一個共同的認知范圍內。

4、降維打擊的意思就是和競爭對手在一個維度上進行競爭，贏得競爭勝利的難度比較大，則自己主動降低一個競爭維度，實現以小打大，以弱勝強的一種競爭策略。

例如在一線城市成功比較難，選擇回到老家在二三線城市尋找發展機會。在全國市場上很難取得競爭勝利，主動退縮到某個區域市場，做不大海里的蝦米，而去做池塘里的鯨魚。

(1)常用降維方法有擴展閱讀：

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。

㈡ 數據降維是什麼意思

數據降維是將數據進行降維處理的意思。

降維，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。降維處理是將高維數據化為低維度數據的操作。一般來說，化學過程大都是一個多變數的變化過程，一般的化學數據也都是多變數數據。

(2)常用降維方法有擴展閱讀：

數據降維運用：

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。

㈢ 什麼叫降維打擊

降維打擊，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。

降維打擊應對措施：

「降維打擊」是一場攻防戰，是一場復雜思維與簡單思維的較量，發現自身的缺陷與發現對手的缺陷一樣重要，己方應該不斷豐富和優化自身的業務模型，在競爭對手發現之前找到自身缺陷並及時彌補，可以降低被「降維打擊」的幾率。

然而，雖然積極的防守是必要的，但在互聯網時代，進攻卻是最好的防守，己方在增加自身防禦力的同時，要積極「增維」，在「維數」更多的情況下，不但可以讓「低維」對手無從下手，還可以輕松對其實施「降維打擊」。

創新是「增維」的有效手段，在互聯網時代，業務革新與技術創新是「降維打擊」的主要力量源泉，每一種被成功實施的「降維打擊」，打擊者必然會創造出新的技術或業務思維。

應重視技術創新，特別是要加強互聯網（移動互聯網）領域的專利布局，用多個領域的專利群構建企業的多維度保護平台，在應對來自內外部競爭對手的挑戰時就會多一分從容少一分忙亂。

也許，未來的「降維打擊」會成為一種推動企業發展的競爭性動力源 。

㈣ 降維的方法主要有

在分析高維數據時，降維（Dimensionality rection，DR）方法是我們不可或缺的好幫手。

作為數據去噪簡化的一種方法，它對處理大多數現代生物數據很有幫助。在這些數據集中，經常存在著為單個樣本同時收集數百甚至數百萬個測量值的情況。

由於「維度災難」（curse of dimensionality）的存在，很多統計方法難以應用到高維數據上。雖然收集到的數據點很多，但是它們會散布在一個龐大的、幾乎不可能進行徹底探索的高維空間中。

通過降低數據的維度，你可以把這個復雜棘手的問題變得簡單輕松。除去噪音但保存了所關注信息的低維度數據，對理解其隱含的結構和模式很有幫助。原始的高維度數據通常包含了許多無關或冗餘變數的觀測值。降維可以被看作是一種潛在特徵提取的方法。它也經常用於數據壓縮、數據探索以及數據可視化。

雖然在標準的數據分析流程中已經開發並實現了許多降維方法，但它們很容易被誤用，並且其結果在實踐中也常被誤解。

本文為從業者提供了一套有用的指南，指導其如何正確進行降維，解釋其輸出並傳達結果。

技巧1：選擇一個合適的方法

當你想從現有的降維方法中選擇一種進行分析時，可用的降維方法的數量似乎令人生畏。事實上，你不必拘泥於一種方法；但是，你應該意識到哪些方法適合你當前的工作。

降維方法的選擇取決於輸入數據的性質。比如說，對於連續數據、分類數據、計數數據、距離數據，它們會需要用到不同的降維方法。你也應該用你的直覺和相關的領域知識來考慮收集到的數據。通常情況下，觀測可以充分捕獲臨近（或類似）數據點之間的小規模關系，但並不能捕獲遠距離觀測之間的長期相互作用。對數據的性質和解析度的考慮是十分重要的，因為降維方法可以還原數據的整體或局部結構。一般來說，線性方法如主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）、對應分析（Correspondence Analysis, CA）、多重對應分析（Multiple Correspondence Analysis, MCA）、經典多維尺度分析（classical multidimensional scaling, cMDS）也被稱為主坐標分析（Principal Coordinate Analysis, PCoA） 等方法，常用於保留數據的整體結構；而非線性方法，如核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, Kernel PCA）、非度量多維尺度分析（Nonmetric Multidimensional Scaling, NMDS）、等度量映射（Isomap）、擴散映射（Diffusion Maps）、以及一些包括t分布隨機嵌入（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE）在內的鄰近嵌入技術，更適合於表達數據局部的相互作用關系。NE技術不會保留數據點之間的長期相互作用關系，其可視化報告中的非臨近觀測組的排列並沒有參考價值。因此，NE的圖表不應該被用於數據的大規模結構的推測

㈤ 降維是什麼意思

降維的其中一種意思是維度降低，四維變三維等等，用的很多的就是降維打擊，降維打擊指的是優越的一方打擊低級的一方。

還有一種意思是降維是通過單幅圖像數據的高維化，對單幅圖像轉化為高維空間中的數據集合進行的一種操作。

降維打擊一詞是出自劉慈欣的小說。

他1985年10月參加工作，作品蟬聯1999年—2006年中國科幻小說銀河獎，2010年趙樹理文學獎，2011年《當代》年度長篇小說五佳第三名，2011年華語科幻星雲獎最佳長篇小說獎，2010、2011年華語科幻星雲獎最佳科幻作家獎，2012年人民文學柔石獎短篇小說金獎。

2013年首屆西湖類型文學獎金獎、第九屆全國優秀兒童文學獎。代表作有長篇小說《超新星紀元》《球狀閃電》《三體》三部曲等，中短篇小說《流浪地球》《鄉村教師》《朝聞道》《不能共存的節日》《全頻帶阻塞干擾》等。其中《三體》三部曲被普遍認為是中國科幻文學的里程碑之作。

㈥ 文本分類中如何降維

你的問題其實在數據挖掘裡面不難，其實也沒有涉及到降維，真在的降維是數量級的降維。
你的這個問題應該按照以下方案處理：
1、對文本做共現詞彙統計，可以統計相鄰距離不超5的詞，也可以統計鄰接詞。
2、選擇共現比較多的組合作為特徵，加入特徵集。
3、生成訓練模型。
傳統特徵選擇的方法包括以下幾種：信息增益（IG），互信息（MI），卡方檢驗（卡方 ），最大熵等。降維的方法可以使用粗糙集（Rough Set，RS）屬性約簡。分類器構築可以使用SVM等工具

㈦ 數據分析 常用的降維方法之主成分分析

數據分析：常用的降維方法之主成分分析

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，把多指標轉化為少數幾個綜合指標。
在統計學中，主成分分析是一種簡化數據集的技術。它是一個線性變換。這個變換把數據變換到一個新的坐標系統中，使得任何數據投影的第一大方差在第一個坐標(稱為第一主成分)上，第二大方差在第二個坐標(第二主成分)上，依次類推。主成分分析經常用減少數據集的維數，同時保持數據集的對方差貢獻最大的特徵。這是通過保留低階主成分，忽略高階主成分做到的。這樣低階成分往往能夠保留住數據的最重要方面。但是，這也不是一定的，要視具體應用而定。
主成分分析的主要作用
1．主成分分析能降低所研究的數據空間的維數。即用研究m維的Y空間代替p維的X空間(m＜p)，而低維的Y空間代替 高維的x空間所損失的信息很少。即：使只有一個主成分Yl(即 m＝1)時，這個Yl仍是使用全部X變數(p個)得到的。例如要計算Yl的均值也得使用全部x的均值。在所選的前m個主成分中，如果某個Xi的系數全部近似於零的話，就可以把這個Xi刪除，這也是一種刪除多餘變數的方法。
2．有時可通過因子負荷aij的結論，弄清X變數間的某些關系。
3．多維數據的一種圖形表示方法。我們知道當維數大於3時便不能畫出幾何圖形，多元統計研究的問題大都多於3個變數。要把研究的問題用圖形表示出來是不可能的。然而，經過主成分分析後，我們可以選取前兩個主成分或其中某兩個主成分，根據主成分的得分，畫出n個樣品在二維平面上的分布況，由圖形可直觀地看出各樣品在主分量中的地位，進而還可以對樣本進行分類處理，可以由圖形發現遠離大多數樣本點的離群點。
4．由主成分分析法構造回歸模型。即把各主成分作為新自變數代替原來自變數x做回歸分析。
5．用主成分分析篩選回歸變數。回歸變數的選擇有著重的實際意義，為了使模型本身易於做結構分析、控制和預報，好從原始變數所構成的子集合中選擇最佳變數，構成最佳變數集合。用主成分分析篩選變數，可以用較少的計算量來選擇量，獲得選擇最佳變數子集合的效果。
主成分分析法的計算步驟
1、原始指標數據的標准化採集p 維隨機向量x = (x1,X2,...,Xp)T)n 個樣品xi = (xi1,xi2,...,xip)T ，i=1,2,…,n，
n＞p，構造樣本陣，對樣本陣元進行如下標准化變換：
Z_{ij}=frac{x_{ij}-bar{x}_j}{s_j},i=1,2,...,n; j=1,2,...,p
其中bar{x}_j=frac{sum^{n}_{i=1}x_{ij}}{n},s^2_j=frac{sum^n_{i=1}(x_{ij}-bar{x}_j)^2}{n-1}，得標准化陣Z。
2、對標准化陣Z 求相關系數矩陣
R=left[r_{ij}right]_pxp=frac{Z^T Z}{n-1}
其中,r_{ij}=frac{sum z_{kj}cdot z_{kj}}{n-1},i,j=1,2,...,p 。
3、解樣本相關矩陣R 的特徵方程left|R-lambda I_pright|=0得p 個特徵根,確定主成分
按frac{sum^m_{j=1}lambda_j}{sum^p_{j=1}lambda_j}ge 0.85 確定m 值，使信息的利用率達85%以上，對每個λj, j=1,2,...,m, 解方程組Rb = λjb得單位特徵向量b^o_j 。
4、將標准化後的指標變數轉換為主成分
U_{ij}=z^{T}_{i}b^{o}_{j},j=1,2,...,m
U1稱為第一主成分,U2 稱為第二主成分,…,Up 稱為第p 主成分。
5 、對m 個主成分進行綜合評價
對m 個主成分進行加權求和，即得最終評價值，權數為每個主成分的方差貢獻率。
因子分析
因子分析法是指從研究指標相關矩陣內部的依賴關系出發，把一些信息重疊、具有錯綜復雜關系的變數歸結為少數幾個不相關的綜合因子的一種多元統計分析方法。基本思想是：根據相關性大小把變數分組，使得同組內的變數之間相關性較高，但不同組的變數不相關或相關性較低，每組變數代表一個基本結構一即公共因子。
因子分析法的步驟
(1)對數據樣本進行標准化處理。
(2)計算樣本的相關矩陣R。
(3)求相關矩陣R的特徵根和特徵向量。
(4)根據系統要求的累積貢獻率確定主因子的個數。
(5)計算因子載荷矩陣A。
(6)確定因子模型。
(7)根據上述計算結果，對系統進行分析。

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㈧ 降維的概念

若原特徵空間是D維的,現希望降至d維的 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。
1、線性降維方法：PCA 、ICA LDA、LFA、LPP(LE的線性表示)
2、非線性降維方法：
（1）基於核函數的非線性降維方法：KPCA 、KICA、KDA
（2）基於特徵值的非線性降維方法（流型學習）：ISOMAP、LLE、LE、LPP、LTSA、MVU 1、LLE（Locally Linear Embedding）演算法（局部線性嵌入）：
每一個數據點都可以由其近鄰點的線性加權組合構造得到。
演算法的主要步驟分為三步：
（1）尋找每個樣本點的k個近鄰點（k是一個預先給定的值）；
（2）由每個樣本點的近鄰點計算出該樣本點的局部重建權值矩陣；
（3）由該樣本點的局部重建權值矩陣和其近鄰點計算出該樣本點的輸出值，定義一個誤差函數。

㈨ 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

㈩ 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。