常用降维方法有

㈠ 什么是降维打击，怎么降维打击

1、降维攻击出自中国科幻作家刘慈欣的科幻小说《三体Ⅲ·死神永生》，从三维降至二维的攻击由二向箔触发。

2、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。

3、降维攻击有别于降级攻击，两者的区别有点像量与质的区别。如果有人说降级攻击，最多是说两者的水平不在一个层次；但如果说降维打击，则代表两者已经不是在一个共同的认知范围内。

4、降维打击的意思就是和竞争对手在一个维度上进行竞争，赢得竞争胜利的难度比较大，则自己主动降低一个竞争维度，实现以小打大，以弱胜强的一种竞争策略。

例如在一线城市成功比较难，选择回到老家在二三线城市寻找发展机会。在全国市场上很难取得竞争胜利，主动退缩到某个区域市场，做不大海里的虾米，而去做池塘里的鲸鱼。

(1)常用降维方法有扩展阅读：

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。

㈡ 数据降维是什么意思

数据降维是将数据进行降维处理的意思。

降维，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。降维处理是将高维数据化为低维度数据的操作。一般来说，化学过程大都是一个多变量的变化过程，一般的化学数据也都是多变量数据。

(2)常用降维方法有扩展阅读：

数据降维运用：

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。

㈢ 什么叫降维打击

降维打击，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。

降维打击应对措施：

“降维打击”是一场攻防战，是一场复杂思维与简单思维的较量，发现自身的缺陷与发现对手的缺陷一样重要，己方应该不断丰富和优化自身的业务模型，在竞争对手发现之前找到自身缺陷并及时弥补，可以降低被“降维打击”的几率。

然而，虽然积极的防守是必要的，但在互联网时代，进攻却是最好的防守，己方在增加自身防御力的同时，要积极“增维”，在“维数”更多的情况下，不但可以让“低维”对手无从下手，还可以轻松对其实施“降维打击”。

创新是“增维”的有效手段，在互联网时代，业务革新与技术创新是“降维打击”的主要力量源泉，每一种被成功实施的“降维打击”，打击者必然会创造出新的技术或业务思维。

应重视技术创新，特别是要加强互联网（移动互联网）领域的专利布局，用多个领域的专利群构建企业的多维度保护平台，在应对来自内外部竞争对手的挑战时就会多一分从容少一分忙乱。

也许，未来的“降维打击”会成为一种推动企业发展的竞争性动力源 。

㈣ 降维的方法主要有

在分析高维数据时，降维（Dimensionality rection，DR）方法是我们不可或缺的好帮手。

作为数据去噪简化的一种方法，它对处理大多数现代生物数据很有帮助。在这些数据集中，经常存在着为单个样本同时收集数百甚至数百万个测量值的情况。

由于“维度灾难”（curse of dimensionality）的存在，很多统计方法难以应用到高维数据上。虽然收集到的数据点很多，但是它们会散布在一个庞大的、几乎不可能进行彻底探索的高维空间中。

通过降低数据的维度，你可以把这个复杂棘手的问题变得简单轻松。除去噪音但保存了所关注信息的低维度数据，对理解其隐含的结构和模式很有帮助。原始的高维度数据通常包含了许多无关或冗余变量的观测值。降维可以被看作是一种潜在特征提取的方法。它也经常用于数据压缩、数据探索以及数据可视化。

虽然在标准的数据分析流程中已经开发并实现了许多降维方法，但它们很容易被误用，并且其结果在实践中也常被误解。

本文为从业者提供了一套有用的指南，指导其如何正确进行降维，解释其输出并传达结果。

技巧1：选择一个合适的方法

当你想从现有的降维方法中选择一种进行分析时，可用的降维方法的数量似乎令人生畏。事实上，你不必拘泥于一种方法；但是，你应该意识到哪些方法适合你当前的工作。

降维方法的选择取决于输入数据的性质。比如说，对于连续数据、分类数据、计数数据、距离数据，它们会需要用到不同的降维方法。你也应该用你的直觉和相关的领域知识来考虑收集到的数据。通常情况下，观测可以充分捕获临近（或类似）数据点之间的小规模关系，但并不能捕获远距离观测之间的长期相互作用。对数据的性质和分辨率的考虑是十分重要的，因为降维方法可以还原数据的整体或局部结构。一般来说，线性方法如主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）、对应分析（Correspondence Analysis, CA）、多重对应分析（Multiple Correspondence Analysis, MCA）、经典多维尺度分析（classical multidimensional scaling, cMDS）也被称为主坐标分析（Principal Coordinate Analysis, PCoA） 等方法，常用于保留数据的整体结构；而非线性方法，如核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, Kernel PCA）、非度量多维尺度分析（Nonmetric Multidimensional Scaling, NMDS）、等度量映射（Isomap）、扩散映射（Diffusion Maps）、以及一些包括t分布随机嵌入（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE）在内的邻近嵌入技术，更适合于表达数据局部的相互作用关系。NE技术不会保留数据点之间的长期相互作用关系，其可视化报告中的非临近观测组的排列并没有参考价值。因此，NE的图表不应该被用于数据的大规模结构的推测

㈤ 降维是什么意思

降维的其中一种意思是维度降低，四维变三维等等，用的很多的就是降维打击，降维打击指的是优越的一方打击低级的一方。

还有一种意思是降维是通过单幅图像数据的高维化，对单幅图像转化为高维空间中的数据集合进行的一种操作。

降维打击一词是出自刘慈欣的小说。

他1985年10月参加工作，作品蝉联1999年—2006年中国科幻小说银河奖，2010年赵树理文学奖，2011年《当代》年度长篇小说五佳第三名，2011年华语科幻星云奖最佳长篇小说奖，2010、2011年华语科幻星云奖最佳科幻作家奖，2012年人民文学柔石奖短篇小说金奖。

2013年首届西湖类型文学奖金奖、第九届全国优秀儿童文学奖。代表作有长篇小说《超新星纪元》《球状闪电》《三体》三部曲等，中短篇小说《流浪地球》《乡村教师》《朝闻道》《不能共存的节日》《全频带阻塞干扰》等。其中《三体》三部曲被普遍认为是中国科幻文学的里程碑之作。

㈥ 文本分类中如何降维

你的问题其实在数据挖掘里面不难，其实也没有涉及到降维，真在的降维是数量级的降维。
你的这个问题应该按照以下方案处理：
1、对文本做共现词汇统计，可以统计相邻距离不超5的词，也可以统计邻接词。
2、选择共现比较多的组合作为特征，加入特征集。
3、生成训练模型。
传统特征选择的方法包括以下几种：信息增益（IG），互信息（MI），卡方检验（卡方 ），最大熵等。降维的方法可以使用粗糙集（Rough Set，RS）属性约简。分类器构筑可以使用SVM等工具

㈦ 数据分析 常用的降维方法之主成分分析

数据分析：常用的降维方法之主成分分析

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
在统计学中，主成分分析是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是，这也不是一定的，要视具体应用而定。
主成分分析的主要作用
1．主成分分析能降低所研究的数据空间的维数。即用研究m维的Y空间代替p维的X空间(m＜p)，而低维的Y空间代替 高维的x空间所损失的信息很少。即：使只有一个主成分Yl(即 m＝1)时，这个Yl仍是使用全部X变量(p个)得到的。例如要计算Yl的均值也得使用全部x的均值。在所选的前m个主成分中，如果某个Xi的系数全部近似于零的话，就可以把这个Xi删除，这也是一种删除多余变量的方法。
2．有时可通过因子负荷aij的结论，弄清X变量间的某些关系。
3．多维数据的一种图形表示方法。我们知道当维数大于3时便不能画出几何图形，多元统计研究的问题大都多于3个变量。要把研究的问题用图形表示出来是不可能的。然而，经过主成分分析后，我们可以选取前两个主成分或其中某两个主成分，根据主成分的得分，画出n个样品在二维平面上的分布况，由图形可直观地看出各样品在主分量中的地位，进而还可以对样本进行分类处理，可以由图形发现远离大多数样本点的离群点。
4．由主成分分析法构造回归模型。即把各主成分作为新自变量代替原来自变量x做回归分析。
5．用主成分分析筛选回归变量。回归变量的选择有着重的实际意义，为了使模型本身易于做结构分析、控制和预报，好从原始变量所构成的子集合中选择最佳变量，构成最佳变量集合。用主成分分析筛选变量，可以用较少的计算量来选择量，获得选择最佳变量子集合的效果。
主成分分析法的计算步骤
1、原始指标数据的标准化采集p 维随机向量x = (x1,X2,...,Xp)T)n 个样品xi = (xi1,xi2,...,xip)T ，i=1,2,…,n，
n＞p，构造样本阵，对样本阵元进行如下标准化变换：
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}，得标准化阵Z。
2、对标准化阵Z 求相关系数矩阵
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、解样本相关矩阵R 的特征方程left|R-lambda I_pright|=0得p 个特征根,确定主成分
按frac{sum^m_{j=1}lambda_j}{sum^p_{j=1}lambda_j}ge 0.85 确定m 值，使信息的利用率达85%以上，对每个λj, j=1,2,...,m, 解方程组Rb = λjb得单位特征向量b^o_j 。
4、将标准化后的指标变量转换为主成分
U_{ij}=z^{T}_{i}b^{o}_{j},j=1,2,...,m
U1称为第一主成分,U2 称为第二主成分,…,Up 称为第p 主成分。
5 、对m 个主成分进行综合评价
对m 个主成分进行加权求和，即得最终评价值，权数为每个主成分的方差贡献率。
因子分析
因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。基本思想是：根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量不相关或相关性较低，每组变量代表一个基本结构一即公共因子。
因子分析法的步骤
(1)对数据样本进行标准化处理。
(2)计算样本的相关矩阵R。
(3)求相关矩阵R的特征根和特征向量。
(4)根据系统要求的累积贡献率确定主因子的个数。
(5)计算因子载荷矩阵A。
(6)确定因子模型。
(7)根据上述计算结果，对系统进行分析。

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㈧ 降维的概念

若原特征空间是D维的,现希望降至d维的 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。
1、线性降维方法：PCA 、ICA LDA、LFA、LPP(LE的线性表示)
2、非线性降维方法：
（1）基于核函数的非线性降维方法：KPCA 、KICA、KDA
（2）基于特征值的非线性降维方法（流型学习）：ISOMAP、LLE、LE、LPP、LTSA、MVU 1、LLE（Locally Linear Embedding）算法（局部线性嵌入）：
每一个数据点都可以由其近邻点的线性加权组合构造得到。
算法的主要步骤分为三步：
（1）寻找每个样本点的k个近邻点（k是一个预先给定的值）；
（2）由每个样本点的近邻点计算出该样本点的局部重建权值矩阵；
（3）由该样本点的局部重建权值矩阵和其近邻点计算出该样本点的输出值，定义一个误差函数。

㈨ 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

㈩ 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。