Leg*_*end 17 python language-agnostic graph machine-learning
有人可以告诉我是否有一种很好的(简单的)方法可视化高维数据？我的数据目前是21维,但我想知道它是密集的还是稀疏的.有没有技术来实现这一目标？
rmm*_*mmh 16
平行坐标是用于可视化高维数据的流行方法.
什么样的可视化最适合您的数据,尤其取决于其特征 - 不同维度的相关性如何？
a3n*_*3nm 10
如果维度是相关的,则主成分分析可能会有所帮助.
rob*_*nce 8
我要搜索的流行语是多维缩放.这是一种开发从高维空间到较低空间(2维或3维)的投影的技术,使得在整个空间中靠近的点将在投影中靠近.
它通常用于可视化聚类算法的输出(即,如果您的聚类在MDS投影中是紧凑的,那么它们很可能也在整个空间中).
编辑:这不一定有助于确定数据是密集还是稀疏,因为你在投影中丢失了比例,但它会显示它是统一的还是块状的(也许这就是你的意思).
归档时间：
14 年，9 月 前
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8 年，3 月 前