一.mapminmax 意思是将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间,此时对于模式识别或者其他统计学来说,数据应该是每一列是一个样本,每一行是多个样本的同一维,即对于一个M*N的矩阵来说,样本的维度是M,样本的个数是N,一共N个样本. 其主要调用方式有: 1.[Y, PS] = mapminmax(X, Ymin, Ymax) 2.[Y, PS] = mapminmax(X, FP) 3.Y =…

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上) Scikit-learn 0.20.0 (你的版本至少要0.19) Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 1 skl…

前言:在进行图形图像处理时,经常会用到matlab进行算法的仿真验证,然后再移植到别的语言中.有时会涉及到数据的交互,比如直接读取matlab的.mat类型数据,或者是将c++中的数组存为.mat,为了使用方便,这里介绍一下c++对.mat的读写. 一.工程配置: 1.附加包含目录:D:\MATLAB\extern\include 2.附加库目录: D:\MATLAB\extern\lib\win64\microsoft 3.附加依赖库:libmat.liblibmx.liblibmex.lib…

1 简介 数据挖掘的五大流程: 1. 获取数据 2. 数据预处理 数据预处理是从数据中检测,纠正或删除损坏,不准确或不适用于模型的记录的过程 可能面对的问题有:数据类型不同,比如有的是文字,有的是数字,有的含时间序列,有的连续,有的间断.也可能,数据的质量不行,有噪声,有异常,有缺失,数据出错,量纲不一,有重复,数据是偏态,数据量太大或太小 数据预处理的目的:让数据适应模型,匹配模型的需求 3. 特征工程: 特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程,可以通过挑选最相关的特…

数据预处理(normalize.scale) 0. 使用 PCA 降维 matlab: [coeff, score] = pca(A); reducedDimension = coeff(:,1:5); reducedData = A * reducedDimension; 1. 最大最小映射(matlab) [trainx, s1] = mapminmax(trainx); testx = mapminmax('apply', test1, s1); 2. sklearn.preprocess…

关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization): 属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 常用的最小最大规范化方法(x-min(x))/(max(x)-min(x)) 除了上述介绍的方法之外,另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 使用这种方法的目的包括: 1.对于方差非常小的属性可以增强…

1 数据无量纲化 在机器学习算法实践中,我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格,或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求,这种需求统称为将数据“无量纲化”.譬如梯度和矩阵为核心的算法中,譬如逻辑回归,支持向量机,神经网络,无量纲化可以加快求解速度:而在距离类模型,譬如K近邻,K-Means聚类中, 无量纲化可以帮我们提升模型精度,避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响.(一个特例是决策树和树的集成算法们,对决策树我们不需要无量纲化,决策树可以把任意数据都处理得很好.) 数据的无量纲…

matlab中处理图像像素点数据: img1=double(imread('lenna.bmp')); matlab中imshow图片,要先转换成uint8: subplot(1,2,1),imshow(uint8(img1)),title('original');subplot(1,2,2),imshow(uint8(img2)),title('after'); matlab图像处理关于unit8的问题_百度知道 https://zhidao.baidu.com/question/545122…

一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差.得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1. 实现时,有两种不同的方式: 使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 >>> from skle…

当数据预处理完成后,我们就要开始进行特征工程了. 在做特征选择之前,有三件非常重要的事:跟数据提供者开会!跟数据提供者开会!跟数据提供者开会!一定要抓住给你提供数据的人,尤其是理解业务和数据含义的人,跟他们聊一段时间.技术能够让模型起飞,前提是你和业务人员一样理解数据.所以特征选择的第一步,其实是根据我们的目标,用业务常识来选择特征.来看完整版泰坦尼克号数据中的这些特征 其中是否存活是我们的标签.很明显,以判断“是否存活”为目的,票号,登船的舱门,乘客编号明显是无关特征,可以直接删除.姓名,舱位…

缺失值 机器学习和数据挖掘中所使用的数据,永远不可能是完美的.很多特征,对于分析和建模来说意义非凡,但对于实际收集数据的人却不是如此,因此数据挖掘之中,常常会有重要的字段缺失值很多,但又不能舍弃字段的情况.因此,数据预处理中非常重要的一项就是处理缺失值. import pandas as pd data = pd.read_csv(r"C:\work\learnbetter\micro-class\ week 3 Preprocessing\Narrativedata.csv",ind…

数据预处理包括数据的缺失值处理.标准化.规范化和离散化处理. 数据的缺失值处理:weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues. 对于数值属性,用平均值代替缺失值,对于nominal属性,用它的mode(出现最多的值)来代替缺失值. 标准化(standardize):类weka.filters.unsupervised.attribute.Standardize.标准化给定数据集中所有数值属性的值到一个0均值和单位方差的正态分布.…

相关性过滤 方差挑选完毕之后,我们就要考虑下一个问题:相关性了. 我们希望选出与标签相关且有意义的特征,因为这样的特征能够为我们提供大量信息.如果特征与标签无关,那只会白白浪费我们的计算内存,可能还会给模型带来噪音.在sklearn当中,我们有三种常用的方法来评判特征与标签之间的相关性:卡方,F检验,互信息. 3 卡方过滤 卡方过滤是专门针对离散型标签(即分类问题)的相关性过滤.卡方检验类feature_selection.chi2计算每个非负特征和标签之间的卡方统计量,并依照卡方统计量由高到低…

RESCALING attribute data to values to scale the range in [0, 1] or [−1, 1] is useful for the optimization algorithms, such as gradient descent, that are used within machine learning algorithms that weight inputs (e.g. regression and neural networks).…

Filter过滤法 过滤方法通常用作预处理步骤,特征选择完全独立于任何机器学习算法.它是根据各种统计检验中的分数以及相关性的各项指标来选择特征 1 方差过滤 1.1 VarianceThreshold 这是通过特征本身的方差来筛选特征的类.比如一个特征本身的方差很小,就表示样本在这个特征上基本没有差异,可能特征中的大多数值都一样,甚至整个特征的取值都相同,那这个特征对于样本区分没有什么作用.所以无论接下来的特征工程要做什么,都要优先消除方差为0的特征.VarianceThreshold有重要参数…

处理连续性特征 二值化与分段 sklearn.preprocessing.Binarizer根据阈值将数据二值化(将特征值设置为0或1),用于处理连续型变量.大于阈值的值映射为1,而小于或等于阈值的值映射为0.默认阈值为0时,特征中所有的正值都映射到1.二值化是对文本计数数据的常见操作,分析人员可以决定仅考虑某种现象的存在与否.它还可以用作考虑布尔随机变量的估计器的预处理步骤(例如,使用贝叶斯设置中的伯努利分布建模). #将年龄二值化 data_2 = data.copy() from skle…

一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差.得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1. 实现时,有两种不同的方式: 使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 >>> from skle…

用load函数导入mat文件大家都会.可是今天我拿到一个数据,文件后缀名竟然是'.data'.该怎么读呢? 我仅仅好用matlab界面Workspace区域的"import data"button手工导入该文件.恩,还好,竟然成功了.顺便提一下,这个"import data"button功能非常强大,连excel文件都能导入. 可是假设在脚本里怎样导入这样的非mat文件呢? 这时候就轮到"importdata"函数登场啦! -----------…

一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并除以其方差.得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1. 实现时,有两种不同的方式: 使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 >>> from skle…

一. TXT数据文件读取 Data = load('train.txt');   %简单的文件读取,这时在工作区可以看到导入的大数据变量Data 二.大数据变量Data装入元胞数组中 D = cell(5, 1);   %元胞的定义,定义一个5*1的元胞D D{1, 1} = rand(223, 26);   %初始化第1行第1列的元胞为223*26的一个数组,数组元素为随机值 D{1, 1} = Data(1: 1+222, 1: 1+25);  %将大数据变量的223*26的数值赋值(装入)…

1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把train和test集放在一起做标准化,或者在train集上做标准化后,用同样的标准化器去标准化test集,此时可以用scaler scaler = sklearn.preprocessin…

在上一篇博客中介绍了数值型数据的预处理但是真实世界的数据集通常都含有分类型变量(categorical value)的特征.当我们讨论分类型数据时,我们不区分其取值是否有序.比如T恤尺寸是有序的,因为XL>L>M.而T恤颜色是无序的.在讲解处理分类数据的技巧之前,我们先创建一个新的DataFrame对象: import pandas as pd from pandas import DataFrame data = {'color':['green','red','blue'],       …

数据标准化:当单个特征的样本取值相差甚大或明显不遵从高斯正态分布时,标准化表现的效果较差.实际操作中,经常忽略特征数据的分布形状,移除每个特征均值,划分离散特征的标准差,从而等级化,进而实现数据中心化. 一.标准化(Standardization),或者去除均值和方差进行缩放 公式为:(X-X_mean)/X_std 计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按其属性(按列进行)减去其均值,然后除以其方差.最后得到的结果是,对每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差值为1. 首先说明下skl…

reference: http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.html 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差.得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1. 实现时,有两种不同的方式: 使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化. 1…

Wrapper包装法 包装法也是一个特征选择和算法训练同时进行的方法,与嵌入法十分相似,它也是依赖于算法自身的选择,比如coef_属性或feature_importances_属性来完成特征选择.但不同的是,我们往往使用一个目标函数作为黑盒来帮助我们选取特征,而不是自己输入某个评估指标或统计量的阈值.包装法在初始特征集上训练评估器,并且通过coef_属性或通过feature_importances_属性获得每个特征的重要性.然后,从当前的一组特征中修剪最不重要的特征.在修剪的集合上递归地重复该过…

Embedded嵌入法 嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法,即特征选择和算法训练同时进行.在使用嵌入法时,我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练,得到各个特征的权值系数,根据权值系数从大到小选择特征. 这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性,比如决策树和树的集成模型中的feature_importances_属性,可以列出各个特征对树的建立的贡献,我们就可以基于这种贡献的评估,找出对模型建立最有用的特征. 因此相比于过滤法,嵌入法的结果会更加精确到模型的效用本身,…

处理分类特征:编码与哑变量 在机器学习中,大多数算法,譬如逻辑回归,支持向量机SVM,k近邻算法等都只能够处理数值型数据,不能处理文字,在sklearn当中,除了专用来处理文字的算法,其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵,也不能够导入文字型数据(其实手写决策树和普斯贝叶斯可以处理文字,但是sklearn中规定必须导入数值型).然而在现实中,许多标签和特征在数据收集完毕的时候,都不是以数字来表现的.比如说,学历的取值可以是["小学",“初中”,“高中”,"大学"…

0.Principal component analysis (PCA) Principal component analysis (PCA) is a statistical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables into a set of values of linearly uncorrelated …

过滤法总结 到这里我们学习了常用的基于过滤法的特征选择,包括方差过滤,基于卡方,F检验和互信息的相关性过滤,讲解了各个过滤的原理和面临的问题,以及怎样调这些过滤类的超参数.通常来说,我会建议,先使用方差过滤,然后使用互信息法来捕捉相关性,不过了解各种各样的过滤方式也是必要的.所有信息被总结在下表,大家自取:…

http://blog.163.com/tawney_daylily/blog/static/13614643620111117853933/ 在编写一个程序时,经常需要从外部读入数据,或者将程序运行的结果保存为文件.MATLAB使用多种格式打开和保存数据.本章将要介绍 MATLAB中文件的读写和数据的导入导出. 13.1 数据基本操作 本节介绍基本的数据操作,包括工作区的保存.导入和文件打开.13.1.1 文件的存储 MATLAB支持工作区的保存.用户可以将工作区或工作区中的变量以文件的形式保…