文章阐述了关于大数据降维，以及大数据降维方法包括的信息，欢迎批评指正。
简略信息一览：
- 1、《从1到X》:数字化转型,实现升维思考,降维打击
- 2、降维是什么意思?
- 3、10X单细胞(10X空间转录组)降维分析之UMAP
- 4、用sklearn进行降维的七种方法
- 5、利用奇异值分解SVD给大数据降维
《从1到X》:数字化转型,实现升维思考,降维打击
《从1到X：数字化转型实战》从实战角度深刻解读数字化转型后的无限可能。数字化赋能描绘的愿景，需要更精准的战略和战术来配合实现，营销、创新、管理策略都要更新，人才培养是重点，思维转型是突破。作者喻建华现任华为运营商BG管理培训学院资深顾问。
在商业上，升维思考可以帮助企业制定好的战略方向。例如：安全市场的360利用免费策略、互联网的***火箭的模式，对传统安全市场的瑞星、江民、卡巴斯基实现降维打击。小米手机同样利用***火箭的第一级火箭--流量入口，以极低的利润对阵传统手机厂商，迅速攀升手机厂商前列，实现后续的商业变现。
升维思考，降维打击。这句话在心头呆了很长时间，久久不得其意。何为升维，又何为降维？最近带项目频繁与客户、各部门负责人沟通，时时琢磨这句话，竞也咂摸出一些滋味。做一件事之所以不容易，是因为有太多的因素要考虑，某个因素不到位，事便不成。
也让我们有机会解决更宏大的挑战。总结来说，提升思维的维度，如同站在巨人的肩膀上，我们能突破固有的局限，实现降维打击，以一种更高效、更全面的方式来应对生活的复杂问题。这是一种超越，也是一种自由，让我们在思考的海洋中游刃有余，从容应对生活的每一个转折点。
降维打击最早出自《三体》一书，是指外星人使用“二向箔”将太阳系由三维空间降至二维空间的一种攻击方式。高维度生物对低维度生物的压倒性打击。这个的前提是：前者比后者要多出至少一个维度。注意是要靠多出的维度打击，而不是在双方都有的维度上碾压。
降维是什么意思?
1、降维就是把竞争对手拉入到一个更低维度的竞争模式中，让对手因为失去原有的竞争力而无所适从。降维方法 降维方法分为线性和非线性降维，非线性降维又分为基于核函数和基于特征值的方法。
2、降维的其中一种意思是维度降低，四维变三维等等，用的很多的就是降维打击，降维打击指的是优越的一方打击低级的一方。还有一种意思是降维是通过单幅图像数据的高维化，对单幅图像转化为高维空间中的数据***进行的一种操作。降维打击一词是出自刘慈欣的***。
3、降维是通过单幅图像数据的高维化，对单幅图像转化为高维空间中的数据***进行的一种操作。在进行化学模式识别或多元校正与多元分辨的化学计氨学的解析时一般都要进行降维处理，以得到对数据结构的正确理解。
4、数据降维是将数据进行降维处理的意思。降维，通过单幅图像数据的高维化，将单幅图像转化为高维空间中的数据***，对其进行非线性降维。寻求其高维数据流形本征结构的一维表示向量，将其作为图像数据的特征表达向量。降维处理是将高维数据化为低维度数据的操作。
5、是指将非常高维度的数据转换为维度要低得多的数据，以便每个较低维度传达更多信息用的很多的就是降维打击，降维打击指的是优越的一方打击低级的一方。
10X单细胞(10X空间转录组)降维分析之UMAP
1、Etienne Becht等人2019年在Nature Biotechnology上发表一篇文章将其应用在生物学数据上并阐述了UMAP在处理单细胞数据方面的应用和优势。 如果你不知道tSNE是什么，它是如何工作的，也没有读过2008年的革命性的van der Maaten & Hinton原稿，可以参考我的那文章 10X单细胞（10X空间转录组）降维分析之tSNE（算法基础知识） 。
2、在单细胞转录组的降维方法中，PCA和UMAP是两个备受瞩目的工具。PCA，就像医学术语中的“预处理”，通过线性降维，去除噪声，通常保留10到30个维度。尽管丢失了一些信息，但这些维度组合起来足以描绘单细胞数据的内在结构。
3、X Genomics提供的空间转录组数据和单细胞数据联合分析主要涉及以下几种主流方法：共表达分析：使用共表达网络分析（WGCNA）或其他相关性分析方法，识别在不同细胞类型或组织区域***同表达的基因。空间映射和细胞类型注释：使用单细胞数据对空间转录组数据中的细胞进行类型注释。
4、例如， BayesSpace（ 大家可以参考文章 10X空间转录组聚类分析之BayesSpace算法聚类 ） 是一种贝叶斯统计方法， 它通过在先验中引入空间相邻结构来鼓励相邻点属于同一cluster。
5、通过对小鼠出生后follicle发育关键时间点的单细胞和空间转录组测序，发现ovarian基质细胞不仅是构成 ovarian的主要细胞群之一，其细胞群和空间位置也与follicle发育密切相关 。通过对 细胞通讯的分析发现， ovarian基质细胞是细胞间通讯的主要传递者，它们发出的许多信号被颗粒细胞和卵母细胞接收，参与follicle发育。
用sklearn进行降维的七种方法
这个对象没有fit的方法，transformation方***将数据表示为尽可能少的字典原子的线性组合。可以用transform_method来控制初始化参数，有以下几种： 使用的函数为sklearn.decomposition.DictionaryLearning，会找到一个可以将fitted data足够好稀疏化的字典。 将数据表示为一个overcomplete的字典这个过程，同大脑处理数据的过程类似。
解决方法：希望投影后的投影值尽量地分散。满足的条件是：比较大，所以使用 作为基 重要的参数是 n_components ，降维之后需要保留的特征数量，取值在 [0， min（X.shape）] 。
sklearn是针对Python编程语言的免费软件机器学习库。sklearn又称Scikit-learn，是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归、降维、分类、聚类等方法。是一项简单高效的数据挖掘和数据分析工具。
sklearn库主要是用于机器学习算法的实现和数据处理，不支持导入图片这类功能。因此，如果需要导入自己的图片，需要使用其他的库来实现，如Pillow、OpenCV等。sklearn库的共分为6大部分，分别用于完成分类任务、回归任务、聚类任务、降维任务、模型选择以及数据的预处理。
在机器学习的探索之旅中，特征工程是至关重要的一步。它如同魔法师的手法，从原始数据中提炼出精华，让算法能够精准识别模式。让我们一起深入理解几种关键的工程方法，包括数据预处理、特征选择和降维，以及如何巧妙地运用sklearn库来提升模型性能。数据预处理 首先，我们接触的是数据的清洗与规范化。
这表明其是内置在LDA分类器中，通过线性投影在 K - 1 维度空间上的降维操作。 我们可以进一步的降低更多的维度，为了选出 L ，可以通过投影在线性子空间 HL ，其使得投影后， μk^* 的方差最大化（实际上，我们正在为被转换的类均值 μk^* 提供一种PCA的形式）。
利用奇异值分解SVD给大数据降维
在大数据降维的核心算法SVD，我们称之为奇异值分解。SVD的公式是：这个公式的含义是，原始数据矩阵M被分解为三个矩阵的乘积。最关键的是要理解s所代表的意思，比如s所有元素的和事100，s的第一个值是99，这就意味99%的信息储存在了U和Vh的第一列中。
例如，主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维技术，它利用线性代数中的特征值分解来寻找数据中最重要的维度。PCA通过将原始数据投影到新的坐标系上，使得每个新坐标轴上的方差最大，从而实现对数据的降维。此外，奇异值分解（SVD）也是一种常用的数据降维技术。
首先，我们回顾一下特征值分解的几何解读。想象一下，数据矩阵就像一个坐标系中的多维图形，特征值分解则是将这个图形旋转到一个新的坐标系，使得维度减少，而保持关键信息不丢失。特征值就像图形的“伸缩因子”，特征向量则是新坐标系的基向量。
SVD，全称为奇异值分解（Singular Value Decomposition），在众多机器学习领域中扮演着至关重要的角色，尤其在降维、个性化推荐和自然语言处理中发挥着卓越的效力。它将一个矩阵分解成三个核心部分，犹如拆解一个复杂的数学拼图：一个正交矩阵U、一个对角矩阵S和另一个正交矩阵VT。
PCA有两种实现方式，一种是特征值分解去实现，一种是奇异值分解去实现。特征值分解是一个提取矩阵特征很不错的方法，但是它只是对方阵而言的，如果不使用SVD，PCA只会寻找每个特征的中心，但并不会对数据进行缩放（scaled）。
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