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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 人工智能 » 有搞过流形学习的进来吐槽下
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suzuqiang

银虫 (小有名气)

[交流] 有搞过流形学习的进来吐槽下 已有7人参与

Sample Text
在做流形学习降维时，从采集的振动信号的时域和频域分别提取特征，然后进行降维处理，但是我发现这些特征的数值差别很大，有的>1000，有的却<1，这样的话降维以后的结果就是由数值大的特征决定了。不知道各位有没有注意到这个情况，最好是给点指示性的经验之谈！！！！
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思维敏捷，淡定如水！
1楼 2012-08-15 11:19:12
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回帖置顶 ( 共有1个 )

mikemelon

至尊木虫 (著名写手)
★
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suzuqiang: 回帖置顶 2012-11-22 14:10:14
我觉得归一化不仅包含中心化（即减去均值），还包括标定（除以方差），后者可能会起到作用。
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12楼2012-11-21 14:36:13
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普通回帖

yalefield

金虫 (文坛精英)

老汉一枚
先做归一化咯
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2楼2012-08-15 11:54:09
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suzuqiang

银虫 (小有名气)
归一化并没有解决特征之间的数值差大的问题，只是将特征数值变到0-1
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思维敏捷，淡定如水！
3楼2012-08-16 11:33:24
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suzuqiang

银虫 (小有名气)
引用回帖:
2楼: Originally posted by yalefield at 2012-08-15 11:54:09
先做归一化咯

归一化并没有解决特征之间的数值差大的问题，只是将特征数值变到0-1
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思维敏捷，淡定如水！
4楼2012-08-16 11:33:40
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rainbowguy

银虫 (正式写手)
★
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这种情况用PCA降维比较好，不用考虑降维后由大数值量控制的问题
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5楼2012-09-08 08:39:59
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suzuqiang

银虫 (小有名气)
引用回帖:
5楼: Originally posted by rainbowguy at 2012-09-08 08:39:59
这种情况用PCA降维比较好，不用考虑降维后由大数值量控制的问题

确实哈，只考虑协方差大小。不过PCA是线性的，对非线性的采用LTSA比较好，局部上LTSA还是PCA出来的。
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思维敏捷，淡定如水！
6楼2012-09-11 11:57:58
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thorn1987

新虫 (初入文坛)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
楼主的问题解决了吗？用的什么降维方法？特征提取的话用的什么方法？
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7楼2012-10-11 09:29:11
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maomao3591

金虫 (小有名气)
★
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引用回帖:
6楼: Originally posted by suzuqiang at 2012-09-11 11:57:58
确实哈，只考虑协方差大小。不过PCA是线性的，对非线性的采用LTSA比较好，局部上LTSA还是PCA出来的。...

ltsa 在处理很多东西的时候不如pca来的实在，特别是你不知道假设流行光滑的情况下。用 ndr 的时候慎重
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8楼2012-11-12 20:00:46
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suzuqiang

银虫 (小有名气)
引用回帖:
8楼: Originally posted by maomao3591 at 2012-11-12 20:00:46
ltsa 在处理很多东西的时候不如pca来的实在，特别是你不知道假设流行光滑的情况下。用 ndr 的时候慎重...

但是如果流形不光滑，而特征间又有较大的非线性耦合关系时，如何解决呢？
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思维敏捷，淡定如水！
9楼2012-11-13 09:27:53
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maomao3591

金虫 (小有名气)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
引用回帖:
9楼: Originally posted by suzuqiang at 2012-11-13 09:27:53
但是如果流形不光滑，而特征间又有较大的非线性耦合关系时，如何解决呢？...

我研究降维才一年多，上手就是非线性的lle 和ltsa。具体数据应用的时候挺费劲的，考虑的东西很多，不如那些全局算法。特征间又有较大的非线性耦合关系，这个问题我没研究过，抱歉，具体问题具体分析把。各种试试挺好。希望跟你多交流
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10楼2012-11-14 11:38:26
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