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北京石油化工学院2026年研究生招生接收调剂公告
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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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yalefield

金虫 (文坛精英)

老汉一枚

先做归一化咯
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
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
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)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
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
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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6楼2012-09-11 11:57:58
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thorn1987

新虫 (初入文坛)


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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?
7楼2012-10-11 09:29:11
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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:
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
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?
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
10楼2012-11-14 11:38:26
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