常用降维方法

① 什么是优选法常用的优选法有点哪些

优选法（optimization method）以数学原理为指导,合理安排试验,以尽可能少的试验次数尽快找到生产和科学实验中最优方案的科学方法.即最优化方法.
优选法在数学上就是寻找函数极值的较快较精确的计算方法.1953年美国数学家J.基弗提出单因素优选法枣分数法和0.618法（又称黄金分割法）

,后来又提出抛物线法.至于双因素和多因数优选法,则涉及问题较复杂,方法和思路也较多,常用的有降维法、瞎子爬山法、陡度法、混合法、随机试验法和试验设计法等.优选法的应用范围相当广泛,中国数学家华罗庚在生产企业中推广应用取得了成效.企业在新产品、新工艺研究,仪表、设备调试等方面采用优选法,能以较少的实验次数迅速找到较优方案,在不增加设备、物资、人力和原材料的条件下,缩短工期、提高产量和质量,降低成本等.优选法,是指研究如何用较少的试验次数,迅速找到最优方案的一种科学方法.例如：在现代体育实践的科学实验中,怎样选取最合适的配方、配比；寻找最好的操作和工艺条件；找出产品的最合理的设计参数,使产品的质量最好,产量最多,或在一定条件下使成本最低,消耗原料最少,生产周期最短等.把这种最合适、最好、最合理的方案,一般总称为最优；把选取最合适的配方、配比,寻找最好的操作和工艺条件,给出产品最合理的设计参数,叫做优选.也就是根据问题的性质在一定条件下选取最优方案.最简单的最优化问题是极值问题,这样问题用微分学的知识即可解决.实际工作中的优选问题

,即最优化问题,大体上有两类：一类是求函数的极值；另一类是求泛函的极值.如果目标函数有明显的表达式,一般可用微分法、变分法、极大值原理或动态规划等分析方法求解（间接选优）；如果目标函数的表达式过于复杂或根本没有明显的表达式,则可用数值方法或试验最优化等直接方法求解（直接选优）.优选法是尽可能少做试验,尽快地找到生产和科研的最优方案的方法,优选法的应用在我国从70年代初开始,首先由我们数学家华罗庚等推广并大量应用,优选法也叫最优化方法.
编辑本段优点
怎样用较少的试验次数,打出最合适的训练量,这就是优选法所要研究的问题.应用这种方法安排试验,在不增加设备、投资、人力和器材的条件下,可以缩短时间、提高质量,达到增强体质．迅速提高运动成绩的目的.
编辑本段基本步骤
优选法
1）选定优化判据（试验指标）,确定影响因素,优选数据是用来判断优选程度的依据.2）优化判据与影响因素直接的关系称为目标函数.3）优化计算.优化(选）试验方法一般分为两类：分析法：同步试验法 黑箱法：循序试验法
编辑本段分类
优选法分为单因素方法和多因素方法两类.单因素方法有平 优选法
分法、0.618法(黄金分割法)、分数法、分批试验法等；多因素方法很多．但在理论上都不完备．主要有降维法、爬山法、单纯形调优胜.随机试验法、试验设计法等.优选法已在体育领域得到广泛应用.1.单因素优选法

如果在试验时,只考虑一个对目标影响最大的因素,其它因素尽量保持不变,则称为单因素问题.一般步骤：（1）首先应估计包含最优点的试验范围,如果用a表示下限,b表示上限,试验范围为[a,b];
（2）然后将试验结果和因素取值的关系写成数学表达式,不能写出表达式时,就要确定评定结果好坏的方法.2.多因素优选法
多因素问题：首先对各个因素进行分析,找出主要因素,略去次要因素,划“多”为“少”,以利于解决问题.

② 降维攻击的常用环境

IT界，有这样一个说法一股悲观情绪在互联网业蔓延，一群自称为“心理阴暗”的从业者，纠结于那些没有底线的竞争、大公司的抄袭、小公司不再创新、最终生态的破坏，可参照《降维攻击与世界下坠》。
文化界，两个人打笔仗，打到最后，往往文章的内容变成争论“他是人，他不是人”这种可笑的攻击上，这种也叫降维攻击。比如，有人曾经打笔仗，直接说出了：“文坛是个屁。”，直接降级攻击KO了某个作家。

③ 现有矩阵降维常用方法

降维方法分为线性核非线性降维，非线性降维又分为基于核函数和基于特征值的方法。

线性降维方法：PCA ICALDA LFA LPP(LE的线性表示)

于核函数的非线性降维方法：KPCA KICAKDA

基于特征值的非线性降维方法（流型学习）：ISOMAP LLE LE LPP LTSA MVU

④ 数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些

数据清洗目的主要有：

①解决数据质量问题；

②让数据更适合做挖掘；

数据清洗是对数据审查过程中发现的明显错误值、缺失值、异常值、可疑数据，选用一定方法进行“清洗”，为后续的数据分析做准备。

数据清洗的方法有：

①数据数值化

对存在各种不同格式的数据形式的原始数据，对其进行标准化操作。对字符串取值，按照ANSI码值求和得到字符串的值，如果值太大，取一个适当的质数对其求模。

②标准化 normalization

对整体数据进行归一化工作，利用min-max标准化方法将数据都映射到一个指定的数值区间。

③数据降维

原始数据存在很多维度，使用主成分分析法对数据的相关性分析来降低数据维度。

④数据完整性

数据完整性包括数据缺失补数据和数据去重；

补全数据的方法有：

1. 通过身份证件号码推算性别、籍贯、出生日期、年龄（包括但不局限）等信息补全；

2. 通过前后数据补全；
   

3. 实在补不全的，对数据进行剔除。

数据去重的方法有：

1. 用sql或者excel“去除重复记录”去重；
   

2. 按规则去重，编写一系列的规则，对重复情况复杂的数据进行去重。
   
   

⑤ 什么叫“降维打击”

降维打击指的是，对三维宇宙中某个区域（通常是敌对文明所在的区域）发射一个很小的二维空间碎块，碎块用一种力场封装，力场蒸发以后二维空间与三维空间接触以后，就会使三维空间向二维空间跌落，使整个空间跌落到二维。

改变对方所处环境，使其无法适应，从而凸显出己方的优越性，属于一种战略手段。这使得该词最初在商业领域得到快速传播，用于形容一种商业思维，并由字面“望文生义”，生出其他含义。

即用于形容拥有高端技术的群体直接进入低端技术群体的领域，对后者形成碾压式的打击，类似于恃强凌弱、以大欺小和技术碾压，其天然带有压倒性的比较优势属性。

降维打击常用环境：

1、IT界，有这样一个说法一股悲观情绪在互联网业蔓延，一群自称为“心理阴暗”的从业者，纠结于那些没有底线的竞争、大公司的抄袭、小公司不再创新、最终生态的破坏，可参照《降维攻击与世界下坠》。

2、文化界，两个人打笔仗，打到最后，往往文章的内容变成争论“他是人，他不是人”这种可笑的攻击上，这种也叫降维攻击。比如，有人曾经打笔仗，直接说出了：“文坛是个屁。”，直接降级攻击KO了某个作家。

⑥ 降维工具手段是什么

概念 :

若原特征空间是D维的,现希望降至d维的

运用:

通过单幅图像数据的高维化,将单幅图像转化为高维空间中的数据集合,对其进行非线性降维,寻求其高维数据流形本征结构的一维表示向量,将其作为图像数据的特征表达向量。从而将高维图像识别问题转化为特征表达向量的识别问题,大大降低了计算的复杂程度,减少了冗余信息所
造成的识别误差,提高了识别的精度。通过指纹图像的实例说明,将非线性降维方法(如Laplacian
Eigenmap方法)应用于图像数据识别问题,在实际中是可行的,在计算上是简单的,可大大改善常用方法(如K-近邻方法)的效能,获得更好的识别效
果。此外,该方法对于图像数据是否配准是不敏感的,可对不同大小的图像进行识别,这大大简化了识别的过程。

⑦ 机器学习中的降维算法和梯度下降法

机器学习中有很多算法都是十分经典的，比如说降维算法以及梯度下降法，这些方法都能够帮助大家解决很多问题，因此学习机器学习一定要掌握这些算法，而且这些算法都是比较受大家欢迎的。在这篇文章中我们就给大家重点介绍一下降维算法和梯度下降法。
降维算法
首先，来说一说降维算法，降维算法是一种无监督学习算法，其主要特征是将数据从高维降低到低维层次。在这里，维度其实表示的是数据的特征量的大小，当特征量大的话，那么就给计算机带来了很大的压力，所以我们可以通过降维计算，把维度高的特征量降到维度低的特征量，比如说从4维的数据压缩到2维。类似这样将数据从高维降低到低维有两个好处，第一就是利于表示，第二就是在计算上也能带来加速。
当然，有很多降维过程中减少的维度属于肉眼可视的层次，同时压缩也不会带来信息的损失。但是如果肉眼不可视，或者没有冗余的特征，这怎么办呢？其实这样的方式降维算法也能工作，不过这样会带来一些信息的损失。不过，降维算法可以从数学上证明，从高维压缩到的低维中最大程度地保留了数据的信息。所以说，降维算法还是有很多好处的。
那么降维算法的主要作用是什么呢？具体就是压缩数据与提升机器学习其他算法的效率。通过降维算法，可以将具有几千个特征的数据压缩至若干个特征。另外，降维算法的另一个好处是数据的可视化。这个优点一直别广泛应用。
梯度下降法
下面我们给大家介绍一下梯度下降法，所谓梯度下降法就是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。好比将函数比作一座山，我们站在某个山坡上，往四周看，从哪个方向向下走一小步，能够下降的最快;当然解决问题的方法有很多，梯度下降只是其中一个，还有很多种方法。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于机器算法中的降维算法以及梯度下降法，这两种方法是机器学习中十分常用的算法，降维算法和梯度下降法都是十分实用的，大家在进行学习机器学习的时候一定要好好学习这两种算法，希望这篇文章能够帮助大家理解这两种算法。

⑧ 数据挖掘中常用的数据清洗方法

数据挖掘中常用的数据清洗方法
对于数据挖掘来说，80%的工作都花在数据准备上面，而数据准备，80%的时间又花在数据清洗上，而数据清洗的工作，80%又花在选择若干种适当高效的方法上。用不同方法清洗的数据，对后续挖掘的分析工作会带来重大影响。

1、数值化
由于原始数据往往存在各种不同格式的数据形式，比如如果你要处理的数据是数值型，但是原始数据也许有字符型或者其他，那就要对其进行标准化操作。处理的方式可以很简单也可以很复杂，我采取过的一个方法是：对字符串取值，按照ANSI码值求和得到字符串的值，如果值太大，可以取一个适当的质数对其求模，本质上就是映射到一个区间了。然后就得到数值型的数据了。
2、标准化 normalization
由于原始数据各个维度之间的数值往往相差很大，比如一个维度的最小值是0.01，另一个维度最小值却是1000，那么也许在数据分析的时候，计算相关性或者方差啥的指标，后者会掩盖了前者的作用。因此有必要对整体数据进行归一化工作，也就是将它们都映射到一个指定的数值区间，这样就不会对后续的数据分析产生重大影响。我采取过的一个做法是：min-max标准化。
3、降维
由于原始数据往往含有很多维度，也就是咱们所说的列数。比如对于银行数据，它往往就含有几十个指标。这些维度之间往往不是独立的，也就是说也许其中之间若干的维度之间存在关联，也许有他就可以没有我，因此咱们可以使用数据的相关性分析来降低数据维度。我使用过的一个方法是：主成分分析法。
4、完整性：
解决思路：数据缺失，那么补上就好了。
补数据有什么方法？
- 通过其他信息补全，例如使用身份证件号码推算性别、籍贯、出生日期、年龄等
- 通过前后数据补全，例如时间序列缺数据了，可以使用前后的均值，缺的多了，可以使用平滑等处理，记得Matlab还是什么工具可以自动补全

- 实在补不全的，虽然很可惜，但也必须要剔除。但是不要删掉，没准以后可以用得上

- 解决数据的唯一性问题
解题思路：去除重复记录，只保留一条。
去重的方法有：
- 按主键去重，用sql或者excel“去除重复记录”即可，
- 按规则去重，编写一系列的规则，对重复情况复杂的数据进行去重。例如不同渠道来的客户数据，可以通过相同的关键信息进行匹配，合并去重。

- 解决数据的权威性问题
解题思路：用最权威的那个渠道的数据
方法:
对不同渠道设定权威级别，例如：在家里，首先得相信媳妇说的。。。

- 解决数据的合法性问题
解题思路：设定判定规则

- 设定强制合法规则，凡是不在此规则范围内的，强制设为最大值，或者判为无效，剔除

- 字段类型合法规则：日期字段格式为“2010-10-10”
- 字段内容合法规则：性别 in （男、女、未知）；出生日期<=今天

设定警告规则，凡是不在此规则范围内的，进行警告，然后人工处理

- 警告规则：年龄》110

离群值人工特殊处理，使用分箱、聚类、回归、等方式发现离群值
解决数据的一致性问题

解题思路：建立数据体系，包含但不限于：

- 指标体系（度量）
- 维度（分组、统计口径）
- 单位
- 频度
- 数据

⑨ 感情中降维打击是什么意思

在感情中，降维打击是一种套路，就是一个人找一个各方面条件都比自己差很多的人谈谈恋爱，然后利用自身优越条件，制造对方的心理落差，让对方对自己言听计从，然后操控对方，玩弄感情。

降维打击这个词出自中国科幻作家刘慈欣的经典作品《三体》一书，是指外星人使用“二向箔”将太阳系由三维空间降至二维空间的一种攻击方式。

现指改变对方所处环境，使其无法适应，从而凸显出己方的优越性，属于一种战略手段。这使得该词最初在商业领域得到快速传播，用于形容一种商业思维，并由字面“望文生义”，生出其他含义，即用于形容拥有高端技术的群体直接进入低端技术群体的领域，对后者形成碾压式的打击，类似于恃强凌弱、以大欺小和技术碾压，其天然带有压倒性的比较优势属性。

(9)常用降维方法扩展阅读

如果说真的受到了很大的伤害，心里的痛苦无法淡定，那么转移注意力无疑是个很好的办法。对女生来说，转移注意力的办法很常见，也很简单，比如说吃好吃的东西，吃自己想吃的。吃东西是个能让人产生愉悦感的事情，尤其是吃一些甜食，更是如此。

还可以有其他的方法转移注意力，比如把难受的时间拿去读书学技能，让自己想不起来伤心的事情中，也是一个不错的选择。再比如运动和健身，都可以让自己内心的痛苦感觉释放出来。

跟朋友倾诉，把那些痛苦和伤害都一并宣泄出来，可以帮助你减轻内心的困扰，不用担心说，大哭会很丢人没面子什么的。把心里的情绪都发泄出来，而不是压制在内心，否则这些负面情绪会在心里面积压，让自己很难受。

感情得创伤最快的走出办法，就是找个人恋爱，或者读一些有趣的小说，时间是最好的解药，时间还有就是放下自己的执着，曾经很爱一个人，自己应该去祝福对方。

我们不论变成什么样子，不会丢弃我们的只有家人和朋友，如果一个人那段日子特别难受，不防搬回家里住一段时间或者和朋友住一段时间，让身边充满关怀的人给你温暖，千万不要怕给家人带来麻烦，因为家人更想看到的是你变得更好！

把自己放空，随着心里的不开心去看看外面的世界和人群，个人觉得去有大海或者高山的地方为佳，因为看见大海的一瞬间，会有一种自己很渺小的感觉，仿佛所有的烦恼都消失不见。

去到高山的地方，也是同理，会感受到大自然的壮观，一种自己微不足道的感觉，可以在山上大喊，喊到自己声嘶力竭，一点力气都没有，很释放情绪！当然，也可去个自己一直想去的地方，看看当地的风俗风情。