→ harry901:謝謝 我大概知道怎麼弄了 03/21 11:33
※ 引述《harry901 (forcing to A cup)》之銘言：
: ※ [本文轉錄自 Math 看板 #1DWBBGdk ]
: 作者: harry901 (forcing to A cup) 看板: Math
: 標題: [幾何] 高維度離散資料繪圖問題
: 時間: Wed Mar 16 20:53:34 2011
: 小弟有一些離散資料集 需要利用軟體繪圖分析其相關性
: 每個資料群裡面是由n個參數組成 使得f屬於R^n
: 若要繪製f與n的關係
: 在高維度的資料分析要怎麼處理比較好
: 多變量分析理論中 似乎沒有一套具體的概念可以直觀整個分析 如果有請告知 謝謝
: 所以我希望藉由繪圖的方式來快速瞭解我這些離散資料之間的關係
: 因為我是想將這些資料群裡面可能的高低點(或奇異點)找出來
: 如果用旋度散度那些東西 有辦法化簡一些維度嗎?
: 但是這些離散資料(假設具有一定的連續性)
: 旋度散度那些東西強迫使用應該不會有問題吧?
高維資料的表示可以用可以Dimensional Reduction的技術進行降維的動作
這東西在Machine Learning的領域常常用到
(因為有些資料在高維的時候反而看不出特色)
一般來說可以用PCA，MDS，ISOMAP之類的技術來將維度降到2維
然後在用二維圖表示出來
但這些Model會根據原始資料特性而有不同的適用性
也會因為參數設定上而有不同的結果，你可以都試試看
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