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suzuqiang

银虫 (小有名气)

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[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

已阅回复此楼关注TA 给TA发消息送TA红花 TA的回帖

radikalz

银虫 (初入文坛)

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专业: 信息处理方法与技术

★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖

我个人认为各个特征从一开始来说本身就没有任何区别，也就是说特征之间的差异仅仅只能从样本信息以及监督信息中提取。对于无监督的样本分类很多方面一般是没有一个定论的，只能说某种在某些样本中效果比较好，或者某几种特征的差异确实能说明问题，因为单个特征本身的大小也是一种特征。所以这些特征好坏的问题就归结到特征最初的选取问题上，而不是DR中需要考虑的了，可以改进你的特征提取方法，而不是DR方法。还有就是最终的分类任务需要交给分类器，分类器的选择也会影响结果。最后谈到DR的统一框架问题，现在trans中不断出现降维方法的框架，可以从不同的角度看这个问题。